ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل اقلیمی و بررسی طوفان های گرد و غبار در خراسان رضوی
در این پژوهش به تحلیل آماری رخداد طوفان های گرد و غبار با استفاده از داده های ایستگاه هواشناسی همدیدی خراسان رضوی پرداخته شد. بر اساس دستورالعمل سازمان جهانی هواشناسی، هرگاه در ایستگاهی سرعت باد از 30 نات بیشتر شود و دید افقی به علت پدیدة گرد و غبار به کمتر از یک کیلومتر برسد، طوفان گرد و غبار گزارش میشود. کدهای 30 تا 35 مربوط به طوفان گرد و غبار یا شن معرفی میشود. در این تحقیق، نخست فراوانی رخداد طوفانهای گرد و غبار در ایستگاههای همدیدی خراسان رضوی طی سالهای 1331-1398 بررسی شد. سپس، به صورت موردی به بررسی رخداد طوفان گرد و غبار در مشهد به علت ایجاد وضعیت بحرانی در این کلانشهر در تاریخ 25/7/1396 برای بررسی مسیر ورودی این طوفانها پرداخته شد. بررسی تصاویر ماهوارة مودیس و تحلیلی الگوی گرد و غبار و همچنین ردیابی بستههای هوا حامل ذرات گرد و غبار با استفاده از مدل HYSPLIT با روش پسگرد و پیشگرد در ایستگاه مشهد بهعنوان یکی از مهمترین ایستگاه های هواشناسی شمال شرق کشور انجام شد. نتایج نشان داد بیشترین فراوانی طوفانهای گرد و غبار در سطح استان مرتبط با سبزوار با 136 طوفان ملایم و 79 طوفان شدید و شهرهای سرخس و گناباد در رتبه های بعدی بوده اند. با ردیابی و آشکارسازی پدیدة طوفان گرد و غبار به صورت موردی مشاهده شد که این پدیده نخست بر روی ترکمنستان شکل می گیرد و با نفوذ به مرزهای شرقی کشور شهر مشهد را تحت تأثیر قرار می دهد.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_81099_b2ced3b988a6e465e99f189e454dbe7b.pdf
2021-10-23
305
318
10.22059/jphgr.2021.301969.1007515
پدیدة گرد و غبار
شمال شرق ایران
HYSPLIT
MODIS
محسن
عراقی زاده
araghizadeh@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
AUTHOR
سید ابوالفضل
مسعودیان
porcista@yahoo.ie
2
استاد گروه جغرافیای طبیعی دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
اردبیلی، لیلا (۱۳۸۹). بررسی فرایندهای مؤثر در تشدید گردوغبار سالهای اخیر ایران، مجموعه مقالات همایش ملی فرسایش بادی و طوفانهای گرد و غبار یزد- ایران، ص ۲۴-49.
1
برتینا، ه.؛ صیاد، غ.؛ متینفر، ح. و حجتی، س. (1393). توزیع زمانی- مکانی ذرات معلق اتمسفری در غرب کشور بر مبنای دادههای طیفی سنجندة MODIS، نشریة پژوهشهای حفاظت آب و خاک، ۲۱(۴).
2
بروغنی، م.؛ مرادی، ح.؛ زنگنه اسدی، م. و پورهاشمی، س. (۱۳۹۸). ارزیابی نقش خشکسالی بر فراوانی وقوع گرد و غبار در استان خراسان رضوی، فصلنامة علوم و تکنولوژی محیط زیست، ۲۱(۵): ۱۰۹-۱۲۱.
3
رمضانی، ن. و جعفری، ر. (1389). تغییرات کاربری اراضی در ایجاد طوفانهای گرد و غبار و تأثیر آن بر تغییرات اقلیمی، مجموعه مقالات همایش ملی فرسایش بادی و طوفانهای گرد و غبار، یزد- ایران، ش 17.
4
رستمی د. و حسینی س. ا. (۱۳۹۷). واکاوی و ردیابی پدیدة گرد و غبار در جنوب و جنوب شرق ایران با استفاده از مدل HYSPLIT و اصول سنجش از دور، نشریة تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، ۵(۳): 103-۱۱۹.
5
علیدادی، ح. (1390). منابع آلایندة هوا و اثر آن بر محیط زیست، چ ۲، انتشارات دانشگاه علوم پزشکی مشهد.
6
فلاح ززولی، م.؛ وفایینژاد، ع.؛ خیرخواه زرکش، م. و احمدی دهکاء، ف. (1393). پایش و تحلیل سینوپتیکی پدیدة گرد و غبار با استفاده از سنجش از دور و GIS (مطالعة موردی: گرد و غبار 18 ژوئن 2012)، نشریة اطلاعات جغرافیایی، 23(91): 69-80.
7
کرمی، س.؛ حسین حمزه، ن.؛ نوری، ف. و رنجبر، ع. (۱۳۹۸). بررسی همدیدی و شبیهسازی 2 طوفان همزمان گردوخاک در مناطق شرق و شمال شرقی ایران، کنفرانس بین المللی گرد و غبار در جنوب غرب آسیا، زابل، دانشگاه زابل.
8
Alam, K.; Qureshi, S. and Blaschke, T. (2011). Monitoring spatio-temporal aerosol patterns over Pakistan based on MODIS, TOMS and MISR satellite data and a HYSPLIT model. Atmospheric environment, 45(27): 4641-4651.
9
Alizadeh Choobari, O.; Zawar-Reza, P. and Sturman, A. (2014). The global distribution of mineral dust and its impacts on the climate system: A review. Journal of Atmospheric Research, 138: 152-165.
10
Draxler, R.R. and Rolph, G.D. (2003). HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) Model access via NOAA ARL READY Website http://www.arl.noaa.gov/ready/ hysplit4.html
11
Huang, J.; Fu, Q.; Zhang, W.; Wang, X.; Zhang, R.; Ye, H. and Warren, S. G. (2011). Dust and black carbon in seasonal snow across northern China. Bulletin of the American Meteorological Society, 92(2): 175-181.
12
Kaskaoutis, D. G.; Kahn, R. A.; Gupta, P.; Jayaraman, A. and Bartzokas, A. (2012). Desert Dust Properties, Modelling, and Monitoring. Advances in Meteorology.
13
Miller, R. L.; Tegen, I. and Perlwitz, J. (2004). Surface radiative forcing by soil dust aerosols and the hydrologic cycle. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 109(D4).
14
Nabat, P.; Solmon, F.; Mallet, M.; Kok, J. F. and Somot, S. (2012). Dust emission size distribution impact on aerosol budget and radiative forcing over the Mediterranean region: a regional climate model approach. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 12(7).
15
Namdari, S.; Valizade, K. K.; Rasuly, A. A. and Sarraf, B. S. (2016). Spatio-temporal analysis of MODIS AOD over western part of Iran. Arabian Journal of Geosciences, 9(3): 191.
16
Prasad, A. K.; Singh, S.; Chauhan, S. S.; Srivastava, M. K.; Singh, R. P. and Singh, R. (2007). Aerosol radiative forcing over the Indo-Gangetic plains during major dust storms. Atmospheric Environment, 41(29): 6289-6301.
17
Shao, Y., Yang, Y., Wang, J., Song, Z., Leslie, L. M., Dong, C., ... & Chun, Y. (2003). Northeast Asian dust storms: Real‐time numerical prediction and validation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 108(D22).
18
WMO Manual of codes VolumeI.1-NO-306-(2009)
19
Xuan, J. and Sokolik, I. N. (2002). Characterization of sources and emission rates of mineral dust in Northern China. Atmospheric Environment, 36(31): 4863-4876.
20
Zakey, A. S.; Solmon, F. and Giorgi, F. (2006). Implementation and testing of a desert dust module in a regional climate model. Atmospheric Chemistry and Physics, 6(12): 4687-4704.
21
Zhang, D.F; Zakey A.S.; Gao, X.J. and Giorgi, F. (2008). Simulation of Dust aerosol and its regional feedbacks over East Asia using a regional climate model, Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, 8: 4625-4667.
22
Zhang, D. F.; Zakey, A. S.; Gao, X. J.; Giorgi, F. and Solmon, F. (2009). Simulation of dust aerosol and its regional feedbacks over East Asia using a regional climate model. Atmospheric Chemistry and Physics, 9(4): 1095-1110.
23
Zhang, H.; Hoff, R. M. and Engel-Cox, J. A. (2009). The relation between Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth and PM2. 5 over the United States: a geographical comparison by US Environmental Protection Agency regions. Journal of the Air & Waste Management Association, 59(11): 1358-1369.
24
Zhao, C.; Liu, X.; Leung, L. R.; Johnson, B.; McFarlane, S. A.; Gustafson Jr, W. I. ... and Easter, R. (2010). The spatial distribution of mineral dust and its shortwave radiative forcing over North Africa: modeling sensitivities to dust emissions and aerosol size treatments. Atmospheric Chemistry and Physics, 10(18): 8821-8838.
25
Zhao, C.; Liu, X.; Ruby Leung, L. and Hagos, S. (2011). Radiative impact of mineral dust on monsoon precipitation variability over West Africa. Atmospheric Chemistry and Physics, 11(5): 1879-1893.
26
Zhao, S.; Zhang, H.; Feng, S. and Fu, Q. (2015). Simulating direct effects of dust aerosol on arid and semi-arid regions using an aerosol-climate coupled system. International Journal of Climatology, 35(8): 1858-1866.
27
ORIGINAL_ARTICLE
پیش بینی عمق نوری آئروسل ماهواره ای با استفاده از داده کاوی پارامترهای اقلیمی
عمق نوری آئروسل (AOD) پارامتر سنجش از دور مهمی است که به عنوان نماینده ای از غلظت آئروسل اتمسفری برای نظارت بر طوفان های گردوغبار استفاده می شود. در مطالعات پیشین ارتباط بین پارامترهای اقلیمی و AOD گزارش شده است. از طریق تجزیه و تحلیل این ارتباط می توان الگوهای مکانی- زمانی AOD را پیش بینی کرد. در پژوهش حاضر برای اولین بار از الگوریتم داده کاوی M5P نظر به کاربرد آن در خصوص کشف اطلاعات ارزشمند از میان مجموعه داده های بزرگ برای استخراج مدل های پیش بینی کنندة AOD استفاده شد. بدین منظور، سری زمانی روزانة داده های سنجش از دوری پارامترهای دمای هوا، بارش، رطوبت نسبی، و سرعت باد و AOD در یک بازة زمانی ده ساله (2005-2014) در محدودة شهرستان اهواز به عنوان ورودی های M5P تهیه و آماده سازی شد. از طریق تشکیل درخت های تصمیم مبتنی بر قوانین «اگر– آنگاه» و تجزیه وتحلیل رگرسیون چندمتغیره در چارچوب الگوریتم M5P، چهار مدل پیش بینی کنندة خطی به دست آمد. برای اعتبارسنجی مدل های خطی، از آماره های ضریب همبستگی پیرسون، MAE، و RMSE بهره گرفته شد. مقادیر این آماره ها به ترتیب 69/0، 22/0، و 31/0 برآورد شد که حاکی از قابلیت اطمینان مدلها در رابطه با پیشبینی AOD است. به طور کلی، نتایج این پژوهش نشان داد تکنیک داده کاوی در زمینة پیش بینی AOD کارآمد است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_82560_8472539da61aeb4de0756d5cd5ffdaa3.pdf
2021-10-23
319
333
10.22059/jphgr.2021.318600.1007591
پارامترهای اقلیمی
داده کاوی
سنجش از دور
عمق نوری آئروسل
M5P
مسعود
سلیمانی
masoud.soleimani@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری سنجش از دور و GIS، دانشگاه تهران
AUTHOR
میثم
ارگانی
argany@ut.ac.ir
2
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
رامین
پاپی
raminpapi@ut.ac.ir
3
دانشجوی دکتری سنجش از دور و GIS، دانشگاه تهران
AUTHOR
فاطمه
امیری
amirii.fatemeh@yahoo.com
4
دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
Alsultanny, Y. (2020). Machine Learning by Data Mining REPTree and M5P for Predicating Novel Information for PM10. Cloud Computing and Data Science, 40-48.
1
Andina, D. and Pham, D. T. (2007). Computational intelligence: For engineering and manufacturing. Springer.
2
Bellinger, C.; Jabbar, M. S. M.; Zaïane, O. and Osornio-Vargas, A. (2017). A systematic review of data mining and machine learning for air pollution epidemiology. BMC Public Health, 17(1): 1-19.
3
Chu, D. A.; Kaufman, Y. J.; Ichoku, C.; Remer, L. A.; Tanré, D. and Holben, B. N. (2002). Validation of MODIS aerosol optical depth retrieval over land. Geophysical Research Letters, 29(12): MOD2-1.
4
Darvishi Boloorani, A.; Papi, R.; Soleimani, M.; Karami, L.; Amiri, F. and Samany, N. N. (2021). Water bodies changes in Tigris and Euphrates basin has impacted dust storms phenomena. Aeolian Research, 50: 100698.
5
Du, M.; Yonemura, S.; Den, H.; Shen, Z. and Shen, Y. (2009). Relationship between the climate change and dust storm occurrence in China. J. Arid Land Stud, 19(1): 149-152.
6
Frank, E.; Wang, Y.; Inglis, S.; Holmes, G. and Witten, I. H. (1998). Using model trees for classification. Machine Learning, 32(1): 63-76.
7
Gholami, H.; Mohamadifar, A. and Collins, A. L. (2020). Spatial mapping of the provenance of storm dust: Application of data mining and ensemble modelling. Atmospheric Research, 233: 104716.
8
Ghorbanzadeh, O.; Rostamzadeh, H.; Blaschke, T.; Gholaminia, K. and Aryal, J. (2018). A new GIS-based data mining technique using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and k-fold cross-validation approach for land subsidence susceptibility mapping. Natural Hazards, 94(2): 497-517.
9
Ginoux, P.; Garbuzov, D. and Hsu, N. C. (2010). Identification of anthropogenic and natural dust sources using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Deep Blue level 2 data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 115(D5).
10
Ginoux, P.; Prospero, J. M.; Gill, T. E.; Hsu, N. C. and Zhao, M. (2012). Global‐scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products. Reviews of Geophysics, 50(3).
11
Goswami, S.; Chakraborty, S.; Ghosh, S.; Chakrabarti, A. and Chakraborty, B. (2018). A review on application of data mining techniques to combat natural disasters. Ain Shams Engineering Journal, 9(3): 365-378.
12
Goudie, A. S. (2009). Dust storms: Recent developments. Journal of Environmental Management, 90(1): 89-94.
13
Hsu, N. C.; Tsay, S.-C.; King, M. D. and Herman, J. R. (2004). Aerosol properties over bright-reflecting source regions. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42(3): 557-569.
14
Kaufman, Y. J.; Tanré, D.; Remer, L. A.; Vermote, E. F.; Chu, A. and Holben, B. N. (1997). Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 102(D14): 17051-17067.
15
King, M. D.; Kaufman, Y. J.; Menzel, W. P. and Tanre, D. (1992). Remote sensing of cloud, aerosol, and water vapor properties from the moderate resolution imaging spectrometer(MODIS). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30(1): 2-27.
16
Lee, S.; Lee, M.-J. and Jung, H.-S. (2017). Data mining approaches for landslide susceptibility mapping in Umyeonsan, Seoul, South Korea. Applied Sciences, 7(7): 683.
17
Li, C.; Lau, A.-H.; Mao, J. and Chu, D. A. (2005). Retrieval, validation, and application of the 1-km aerosol optical depth from MODIS measurements over Hong Kong. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(11): 2650-2658.
18
Nabavi, S. O.; Haimberger, L. and Samimi, C. (2016). Climatology of dust distribution over West Asia from homogenized remote sensing data. Aeolian Research, 21: 93-107.
19
Najafi, M. S.; Khoshakhllagh, F.; Zamanzadeh, S. M.; Shirazi, M. H.; Samadi, M. and Hajikhani, S. (2014). Characteristics of TSP Loads during the Middle East Springtime Dust Storm (MESDS) in Western Iran. Arabian Journal of Geosciences, 7(12): 5367-5381. https://doi.org/10.1007/s12517-013-1086-z
20
Namdari, S.; Karimi, N.; Sorooshian, A.; Mohammadi, G. and Sehatkashani, S. (2018). Impacts of climate and synoptic fluctuations on dust storm activity over the Middle East. Atmospheric Environment, 173: 265-276.
21
Oprea, M.; Dragomir, E. G.; Popescu, M. and Mihalache, S. F. (2016). Particulate matter air pollutants forecasting using inductive learning approach. Rev. Chim, 67: 2075-2081.
22
Pal, M. (2006). M5 model tree for land cover classification. International Journal of Remote Sensing, 27(4): 825-831.
23
Prospero, J. M.; Ginoux, P.; Torres, O.; Nicholson, S. E. and Gill, T. E. (2002). Environmental characterization of global sources of atmospheric soil dust identified with the Nimbus 7 Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) absorbing aerosol product. Reviews of Geophysics, 40(1): 1-2.
24
Rahimikhoob, A.; Asadi, M. and Mashal, M. (2013). A comparison between conventional and M5 model tree methods for converting pan evaporation to reference evapotranspiration for semi-arid region. Water Resources Management, 27(14): 4815-4826.
25
Rahmati, O.; Mohammadi, F.; Ghiasi, S. S.; Tiefenbacher, J.; Moghaddam, D. D.; Coulon, F.; ... and Bui, D. T. (2020). Identifying sources of dust aerosol using a new framework based on remote sensing and modelling. Science of the Total Environment, 737: 139508.
26
Samadi, M.; Darvishi Boloorani, A.; Alavipanah, S.; Mohamadi, H. and Najafi, M. (2014). Global dust Detection Index (GDDI); a new remotely sensed methodology for dust storms detection. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 12(1): 20. https://doi.org/10.1186/2052-336X-12-20
27
Sayer, A. M.; Hsu, N. C.; Bettenhausen, C. and Jeong, M. (2013). Validation and uncertainty estimates for MODIS Collection 6 “Deep Blue” aerosol data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(14): 7864-7872.
28
Schober, P.; Boer, C. and Schwarte, L. A. (2018). Correlation coefficients: appropriate use and interpretation. Anesthesia & Analgesia, 126(5): 1763-1768.
29
Shaban, K. B.; Kadri, A. and Rezk, E. (2016). Urban air pollution monitoring system with forecasting models. IEEE Sensors Journal, 16(8): 2598-2606.
30
Siwek, K. and Osowski, S. (2016). Data mining methods for prediction of air pollution. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 26(2): 467-478.
31
Srinivasan, D. B. and Mekala, P. (2014). Mining social networking data for classification using reptree. International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, 2(10).
32
Tan, F.; San Lim, H.; Abdullah, K. and Holben, B. (2016). Estimation of aerosol optical depth at different wavelengths by multiple regression method. Environmental Science and Pollution Research, 23(3): 2735-2748.
33
Trigo, R. M.; Gouveia, C. M. and Barriopedro, D. (2010). The intense 2007–2009 drought in the Fertile Crescent: Impacts and associated atmospheric circulation. Agricultural and Forest Meteorology, 150(9): 1245-1257.
34
Willmott, C. J. and Matsuura, K. (2005). Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30(1), 79–82.
35
Witten, I. H. and Frank, E. (2002). Data mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementations. Acm Sigmod Record, 31(1): 76-77.
36
Xu, H. and Deng, Y. (2017). Dependent evidence combination based on shearman coefficient and pearson coefficient. IEEE Access, 6: 11634-11640.
37
Yu, Y.; Kalashnikova, O. V.; Garay, M. J.; Lee, H. and Notaro, M. (2018). Identification and characterization of dust source regions across North Africa and the Middle East using MISR satellite observations. Geophysical Research Letters, 45(13): 6690-6701.
38
Zhao, C.; Dabu, X. and Li, Y. (2004). Relationship between climatic factors and dust storm frequency in Inner Mongolia of China. Geophysical Research Letters, 31(1).
39
Zhou, Z.-H. (2003). Three perspectives of data mining. Artificial Intelligence, 143(1): 139-146. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(02)00357-0.
40
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تغییرپذیری فضایی- زمانی بارش سالانه و بیشینة بارش روزانه در غرب ایران
مطالعة حاضر با توجه به نقش و اهمیت بارش های سنگین در غرب ایران، با هدف بررسی تغییرپذیری فضایی- زمانی بارش سالانه و بیشینة بارش روزانه در منطقة غرب ایران انجام شد. بدین منظور، از داده های بارش شش ایستگاه سینوپتیک واقع در منطقة یاد شده که از آمار بلندمدت برخوردار بودند استفاده شد. در این راستا، نخست با استفاده از تابع توزیع گامبل[1]، آستانة بارش سنگین برای هر ایستگاه تعریف، آنگاه با کاربرد آزمون گرافیکی ITA[2] و من- کندال[3] روند تغییرات بیشینة بارش های روزانه و مجموع سالانة هر ایستگاه محاسبه شد. نتایج حاصل از روش ITA نشان داد روند نایکنواختی در سری زمانی بارشهای سالانة ایستگاه های خرمآباد و همدان وجود دارد. اما در ایستگاه های کرمانشاه، دزفول، اهواز، و آبادان روند مشخصشده در همة طبقاتْ کاهشی و یکنواخت بود. همچنین، بیشینة بارش روزانة ایستگاه دزفول و اهواز یکنواخت و کاهشی بوده است؛ در صورتی که بارش های طبقة 10ـ50 میلیمتر ایستگاه خرمآباد بدون روند اما بارش های روزانة طبقة 50ـ70 میلیمتر روند افزایشی را نشان می دهند. در ایستگاه آبادان بارش های طبقة 5ـ45 بدون روند و بارش هایی با دورة برگشت پنجاه ساله روند کاهشی را نشان دادند.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_83618_fcd14bd55677cbb724eb27e5788bad64.pdf
2021-10-23
335
349
10.22059/jphgr.2021.316722.1007590
بارش حدی
غرب ایران
گامبل
ITA
عاطفه
میرمریدی
atefeh.mirmoridi@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکدة ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه لرستان
AUTHOR
داریوش
یاراحمدی
yarahmadi.d@lu.ac.ir
2
دانشیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکدة ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه لرستان
LEAD_AUTHOR
حمید
میرهاشمی
mirhashemi.h@lu.ac.ir
3
استادیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکدة ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه لرستان
AUTHOR
جهانبخش اصل، س.؛ ساری صراف، ب.؛ عساکره، ح. و شیرمحمدی، س. (1399). واکاوی تغییرات زمانی- مکانی بارشهای بحرانی (فرین بالا) در غرب ایران طی سالهای ۱۹۶۵-2016، نشریة تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، 7(1): 89-106.
1
خورشیددوست، ع. م.؛ رضایی بنفشه، م.؛ میرهاشمی، ح. و کاکولوند، ی. (1394). بررسی روند تغییرات بارش- دبی زیرحوضههای رودخانة کرخه با استفاده از روشهای ناپارامتریک مطالعة موردی: حوضة آبریز کشکان، علوم و مهندسی آبیاری (مجلة علمی کشاورزی)، 38(4): 177-188.
2
رحیمی، د.؛ خوشحال دستجردی، ج. و رحیمی، د. (1399). تحلیل روند سیلابهای حداکثر در حوضة کرخه، مجلة علمی- پژوهشی مخاطرات محیط طبیعی، 9(26): 43-58.
3
سلیمانی، ک. (1400). تحلیل روند تغییرات برخی پارامترهای سینوپتیک با استفاده از روش رگرسیون چندک در بابلسر، نشریة علمی- پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 11 (3): 236-252.
4
شاکریان، س.؛ ترابی پوده، ح.؛ شاهینژاد. ب. و نقوی.؛ ح. (1398). بررسی روند تغییرات بارندگی و دبی رودخانههای حوضة کارون بزرگ با استفاده از روش TFPW – MK، تحقیقات منابع آب ایران، 15 (3): 272-282.
5
مظفری، غ. و شفیعی، ش. (1395). واکاوی زمانی- مکانی بارشهای حدی مناطق غرب ایران، فصلنامة جغرافیای سرزمین، 13 (52): 77- 94.
6
میرزایی حسنلو، ا.؛ عبقری، ه. و عرفانیان، م. (1399). تحلیل روند بارندگی و شاخص تمرکز بارش در ایستگاههای سینوپتیک حوضة دریاچة ارومیه، فصلنامة جغرافیا و توسعه، 18 (59): 21-40.
7
Ay, M. and Kisi, O. (2015). Investigation of trend analysis of monthly total precipitation by an innovative method. Theoretical and Applied Climatology, 120 (3-4): 617-629.
8
Caloiero, T. (2018). SPI trend analysis of New Zealand applying the ITA technique. Geosciences, 8 (3): 101.
9
Caloiero, T. (2020). Evaluation of rainfall trends in the South Island of New Zealand through the innovative trend analysis (ITA). Theoretical and Applied Climatology, 139 (1-2): 493-504.
10
Caloiero, T.; Coscarelli, R. and Ferrari, E. (2020). Assessment of seasonal and annual rainfall trend in Calabria (southern Italy) with the ITA method. Journal of Hydroinformatics, 22 (4): 738-748.
11
Caloiero, T.; Coscarelli, R. and Ferrari, E. (2018). Application of the innovative trend analysis method for the trend analysis of rainfall anomalies in southern Italy. Water Resources Management, 32(15): 4971-4983.
12
Gedefaw, M.; Yan, D.; Wang, H.; Qin, T.; Girma, A.; Abiyu, A. and Batsuren, D. (2018). Innovative trend analysis of annual and seasonal rainfall variability in Amhara regional state, Ethiopia. Atmosphere, 9(9): 326.
13
IPCC (2007). Climate Change 2007: Climate Change impacts, adaptation and vulnerability. Working Group II Contribution to the Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report. Summary for Policymakers, 23: 2-18.
14
IPCC (2012). Summary for Policymakers. In: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergavernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, 1-19.
15
Jahanbakhsh Asl, S.; Sari Sarraf, B.; Askareh, H. and Shirmohammadi, S. (2020). Analysis of temporal-spatial changes of critical rainfall (Farin Bala) in western Iran during 1965-2016, Journal of Spatial Analysis of Environmental Hazards, 7 (1): 89-106.
16
Khorshid Doost, A. M.; Rezaei Banafsheh, M.; Mirhashemi, H. and Kakulund, Y. (2016). Investigation of precipitation-discharge changes under Karkheh river basins using non-parametric methods Case study: Kashkan catchment, Irrigation Science and Engineering (Scientific Journal of Agriculture), 38 (4): 177-188.
17
Malik, A.; Kumar, A.; Guhathakurta, P. and Kisi, O. (2019). Spatial-temporal trend analysis of seasonal and annual rainfall (1966–2015) using innovative trend analysis method with significance test. Arabian Journal of Geosciences, 12(10): 328.
18
Mallick, J.; Talukdar, S.; Alsubih, M.; Salam, R.; Ahmed, M.; Kahla, N. B. and Shamimuzzaman, M. (2021). Analysing the trend of rainfall in Asir region of Saudi Arabia using the family of Mann-Kendall tests, innovative trend analysis, and detrended fluctuation analysis. Theoretical and Applied Climatology, 143(1): 823-841.
19
Mirzaei Hassanlou, A.; Aghbari, H. and Erfanian, M. (2020). Analysis of precipitation trend and precipitation concentration index in synoptic stations of Urmia Lake basin, Quarterly Journal of Geography and Development, 18 (59): 21-40.
20
Mozafari, Gh. and Shafi'i, Sh. (2017). Temporal-Spatial Analysis of Limit Precipitation in Western Iran, Quarterly Journal of Land Geography, Scientific-Research, 13 (52): 77-94.
21
Rahimi, D.; Khoshhal Dastjerdi, J. and Rahimi, D. (1399). Analysis of Maximum Flood Trends in Karkheh Basin, Journal of Natural Environmental Hazards, 9 (26): 43-58.
22
Sen, Z. (2012). An Innovaite Trend Analysis Methodology. J Hydro Eng, 17(9): 1042-1046.
23
Şen, Z. (2014). Trend identification simulation and application. Journal of Hydrologic Engineering, 19(3): 635-642.
24
Shakerian, S.; Torabi Podeh, H.; Shahi Nejad; B. and Nagavi, H. (2019). Investigating the trend of rainfall and discharge changes in the rivers of Karun Bozorg basin using TFPW - MK method, Iran Water Resources Research, 15 (3): 272-282.
25
Soleimani, Karim (2021). Analysis of changes in some synoptic parameters using multiple regression in Babolsar. Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 11 (3): 236-252.
26
Wang, Y.; Xu, Y.; Tabari, H.; Wang, J.; Wang, Q.; Song, S. and Hu, Z. (2020). Innovative trend analysis of annual and seasonal rainfall in the Yangtze River Delta, eastern China. Atmospheric Research, 231: 104673.
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی پراکنش فصلی و روند بی هنجاری دمای سطح زمین روز و شب ایران با استفاده از داده های سنجندة MODIS
بی هنجاری دمای سطح زمین (LSTA) متغیری کلیدی در مطالعات اقلیمی، کشاورزی، و مدیریت منابع آب است. هدف از این مطالعه بررسی تغییرات فصلی و روند بی هنجاری دمای سطح زمین روز و شب ایران است. بی هنجاری دمای سطح زمین برگرفته از سنجندة MODIS ماهوارة Terra طی دو بازة زمانی روز و شب برای دورة 2001-2018 بررسی شده است. برای درستی سنجی داده های دمای سطح زمین از داده های هشت ایستگاه همدید با روش رگرسیون خطی استفاده شد که نتایج نشان از دقت بالای این داده ها در کشور را داشته است. نتایج نشان داد بی هنجاری منفی در مناطق خشک کم ارتفاع و بی هنجاری مثبت در مناطق مرتفع و عرض های جغرافیایی بالا دیده می شود. تحلیل روند نشان داد بی هنجاری دمای سطح زمین روز و شب با سرعت متوسط 01/0 و 02/0 درجة سلسیوس به ازای هر سال در حال افزایش است. بیشینة نمرة Z آزمون من- کندال (روند مثبت) با 80/3 در فصل تابستان برای شب و روز اتفاق افتاده است. برعکس، روند منفی در بی هنجاریها برای مناطق خشک جنوب شرقی و داخلی و کوهپایه های زاگرس و البرز جنوبی به دست آمده است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_83587_74d07d20f589639114893c7e485d7a3c.pdf
2021-10-23
351
364
10.22059/jphgr.2021.323144.1007615
ایران
بی هنجاری دمای سطح زمین
سنجندة MODIS
ماهوارة Terra
محمود
احمدی
44ahmadi@gmail.com
1
دانشیار آب و هواشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکدة علوم زمین، تهران
LEAD_AUTHOR
زهرا سادات
میرزایی
seyedmirzaei74@gmail.com
2
کارشناس ارشد آب و هواشناسی، داانشگاه شهید بهشتی، دانشکدة علوم زمین، تهران
AUTHOR
عباسعلی
داداشی رودباری
a-dadashi@um.ac.ir
3
پژوهشگر پسادکتری آب و هواشناسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد
AUTHOR
احمدی، محمود؛ داداشی رودباری، عباسعلی و احمدی، حمزه (1397 الف). پایش دمای شبهنگام سطح زمین در گسترة ایران مبتنی بر برونداد سنجندة MODIS، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، ۳۳ (۱): ۱۷۴-۱۹۰.
1
احمدی، محمود؛ داداشی رودباری، عباسعلی و احمدی، حمزه (1397 ب). واکاوی دمای روزهنگام سطح زمین ایران مبتنی بر برونداد سنجندة MODIS، فصلنامة علوم محیطی، 16(1): 47-68.
2
داداشی رودباری، عباسعلی (1399). واکاوی وردایی زمانی- مکانی الگوهای قائم و افقی ریزگردها و ارزیابی بازخوردهای آبوهوایی آن در ایران، رسالة دکتری آبوهواشناسی، دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی.
3
مرادی، مسعود؛ صلاحی، برومند و مسعودیان، سیدابوالفضل (1395). پهنهبندی دمای رویة زمین ایران با دادههای مودیس، مجلة مخاطرات محیط طبیعی، ۵(7): ۱۰۱-116.
4
مسعودیان، سیدابوالفضل (1390). آبوهوای ایران، مشهد: شریعة توس.
5
Alkama, R. and Cescatti, A. (2016). Biophysical climate impacts of recent changes in global forest cover. Science, 351(6273): 600-604.
6
Bellaoui, M.; Hassini, A. and Bouchouicha, K. (2017). Remote sensed land surface temperature anomalies for earthquake prediction. In International Journal of Engineering Research in Africa (Vol. 31, pp. 120-134). Trans Tech Publications Ltd.
7
Benz, S. A.; Davis, S. J. and Burney, J. A. (2021). Drivers and projections of global surface temperature anomalies at the local scale. Environmental Research Letters.
8
Berger, C.; Rosentreter, J.; Voltersen, M.; Baumgart, C.; Schmullius, C. and Hese, S. (2017). Spatio-temporal analysis of the relationship between 2D/3D urban site characteristics and land surface temperature. Remote sensing of environment, 193: 225-243.
9
Bhardwaj, A.; Singh, S.; Sam, L.; Joshi, P. K.; Bhardwaj, A.; Martín-Torres, F. J. and Kumar, R. (2017). A review on remotely sensed land surface temperature anomaly as an earthquake precursor. International journal of applied earth observation and geoinformation, 63: 158-166.
10
Boisier, J. P.; de Noblet‐Ducoudré, N.; Pitman, A. J.; Cruz, F. T.; Delire, C.; Van den Hurk, B. J. J. M.; ... and Voldoire, A. (2012). Attributing the impacts of land‐cover changes in temperate regions on surface temperature and heat fluxes to specific causes: Results from the first LUCID set of simulations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 117(D12).
11
Coolbaugh, M. F.; Kratt, C.; Fallacaro, A.; Calvin, W. M. and Taranik, J. V. (2007). Detection of geothermal anomalies using advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) thermal infrared images at Bradys Hot Springs, Nevada, USA. Remote Sensing of Environment, 106(3): 350-359.
12
Dadashi-Roudbari, A. and Ahmadi, M. (2020). Evaluating temporal and spatial variability and trend of aerosol optical depth (550 nm) over Iran using data from MODIS on board the Terra and Aqua satellites. Arabian Journal of Geosciences, 13(6): 1-23.
13
Duhan, D. and Pandey, A. (2013). Statistical analysis of long term spatial and temporal trends of precipitation during 1901–2002 at Madhya Pradesh, India. Atmospheric Research, 122: 136-149.
14
Fallah-Ghalhari, G.; Shakeri, F. and Dadashi-Roudbari, A. (2019). Impacts of climate changes on the maximum and minimum temperature in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 138(3-4): 1539-1562.
15
Fily, M.; Royer, A.; Goıta, K. and Prigent, C. (2003). A simple retrieval method for land surface temperature and fraction of water surface determination from satellite microwave brightness temperatures in sub-arctic areas. Remote Sensing of Environment, 85(3): 328-338.
16
Giorgi, F.; Hurrell, J. W.; Marinucci, M. R. and Beniston, M. (1997). Elevation dependency of the surface climate change signal: a model study. Journal of Climate, 10(2): 288-296.
17
Harris, P. P.; Folwell, S. S.; Gallego-Elvira, B.; Rodríguez, J.; Milton, S. and Taylor, C. M. (2017). An evaluation of modeled evaporation regimes in Europe using observed dry spell land surface temperature. Journal of Hydrometeorology, 18(5): 1453-1470.
18
Houghton, J. T.; Ding, Y. D. J. G.; Griggs, D. J.; Noguer, M.; Van der Linden, P. J.; Dai, X.; ... and Johnson, C. A. (2001). Climate change 2001: the scientific basis. The Press Syndicate of the University of Cambridge.
19
Jia, L.; Marco, M.; Bob, S.; Lu, J. and Massimo, M. (2017). Monitoring water resources and water use from earth observation in the belt and road countries. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 32(Z1): 62-73.
20
Jin, M. and Dickinson, R. E. (2010). Land surface skin temperature climatology: Benefitting from the strengths of satellite observations. Environmental Research Letters, 5(4): 044004.
21
Kendall, M. G. (1955). Rank correlation methods.
22
King, M. D. (1999). EOS science plan: the state of science in the EOS program. National Aeronautics and Space Administration.
23
Li, Y.; Zhao, M.; Motesharrei, S.; Mu, Q.; Kalnay, E. and Li, S. (2015). Local cooling and warming effects of forests based on satellite observations, Nat. Commun, 6: 6603.
24
Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 245-259.
25
Mattar, C.; Franch, B.; Sobrino, J. A.; Corbari, C.; Jiménez-Muñoz, J. C.; Olivera-Guerra, L.; ... and Mancini, M. (2014). Impacts of the broadband albedo on actual evapotranspiration estimated by S-SEBI model over an agricultural area. Remote sensing of environment, 147: 23-42.
26
Mildrexler, D. J.; Zhao, M. and Running, S. W. (2011). A global comparison between station air temperatures and MODIS land surface temperatures reveals the cooling role of forests. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 116(G3).
27
Naudts, K.; Chen, Y.; McGrath, M. J.; Ryder, J.; Valade, A.; Otto, J. and Luyssaert, S. (2016). Europe’s forest management did not mitigate climate warming. Science, 351(6273): 597-600.
28
Oku, Y.; Ishikawa, H.; Haginoya, S. and Ma, Y. (2006). Recent trends in land surface temperature on the Tibetan Plateau. Journal of climate, 19(12): 2995-3003.
29
Panah, S. K.; Mogaddam, M. K. and Firozjaei, M. K. (2017). Monitoring Spatiotemporal Changes of Heat Island in Babol City Due to Land Use Changes. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 42.
30
Qin, J.; Yang, K.; Liang, S. and Guo, X. (2009). The altitudinal dependence of recent rapid warming over the Tibetan Plateau. Climatic Change, 97(1-2): 321.
31
Rigden, A. J. and Li, D. (2017). Attribution of surface temperature anomalies induced by land use and land cover changes. Geophysical Research Letters, 44(13): 6814-6822.
32
Sen, P. K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. Journal of the American statistical association, 63(324): 1379-1389.
33
Solangi, G. S.; Siyal, A. A. and Siyal, P. (2019). Spatiotemporal dynamics of land surface temperature and its impact on the vegetation. Civil Engineering Journal, 5(8): 1753-1763.
34
Stocker, T. F.; Qin, D.; Plattner, G. K.; Tignor, M.; Allen, S. K.; Boschung, J.; ... and Midgley, P. M. (2013). Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, 1535.
35
Velde, R.; Su, Z.; Ek, M.; Rodell, M. and Ma, Y. (2009). Influence of thermodynamic soil and vegetation parameterizations on the simulation of soil temperature states and surface fluxes by the Noah LSM over a Tibetan plateau site. Hydrology and Earth System Sciences, 13(6): 759-777.
36
Weng, Q.; Firozjaei, M. K.; Kiavarz, M.; Alavipanah, S. K. and Hamzeh, S. (2019). Normalizing land surface temperature for environmental parameters in mountainous and urban areas of a cold semi-arid climate. Science of the Total Environment, 650: 515-529.
37
Weng, Q.; Hu, X.; Quattrochi, D. A. and Liu, H. (2013). Assessing intra-urban surface energy fluxes using remotely sensed ASTER imagery and routine meteorological data: A case study in Indianapolis, USA. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7(10): 4046-4057.
38
Xiong, X.; Chiang, K.; Sun, J.; Barnes, W. L.; Guenther, B. and Salomonson, V. V. (2009). NASA EOS Terra and Aqua MODIS on-orbit performance. Advances in Space Research, 43(3): 413-422.
39
Xue, Y.; Diallo, I.; Li, W.; David Neelin, J.; Chu, P. C.; Vasic, R.; ... and Fu, C. (2018). Spring land surface and subsurface temperature anomalies and subsequent downstream late spring‐summer droughts/floods in North America and East Asia. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(10): 5001-5019.
40
Yan, Y.; Mao, K.; Shi, J.; Piao, S.; Shen, X.; Dozier, J.; ... and Bao, Q. (2020). Driving forces of land surface temperature anomalous changes in North America in 2002–2018. Scientific reports, 10(1): 1-13.
41
Yang, J.; Ren, J.; Sun, D.; Xiao, X.; Xia, J. C.; Jin, C. and Li, X. (2021). Understanding land surface temperature impact factors based on local climate zones. Sustainable Cities and Society, 69: 102818.
42
Zhang, X.; Estoque, R. C. and Murayama, Y. (2017). An urban heat island study in Nanchang City, China based on land surface temperature and social-ecological variables. Sustainable cities and society, 32: 557-568.
43
Zhao, L.; Ping, C. L.; Yang, D.; Cheng, G.; Ding, Y. and Liu, S. (2004). Changes of climate and seasonally frozen ground over the past 30 years in Qinghai–Xizang (Tibetan) Plateau, China. Global and Planetary Change, 43(1-2): 19-31.
44
Salama, M. S., Van der Velde, R., Zhong, L., Ma, Y., Ofwono, M., & Su, Z. (2012). Decadal variations of land surface temperature anomalies observed over the Tibetan Plateau by the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) from 1987 to 2008. Climatic Change, 114(3), 769-781.
45
ORIGINAL_ARTICLE
پایش تغییرات فصلی تالاب میقان با استفاده از داده های سنجش از دور رادار، حرارتی، و اپتیک
تالاب ها به تغییرات محیطی و آب وهوایی وابسته اند. بنابراین، پایش تغییرات پهنه های آبی تالاب اهمیت زیادی دارد. هدف از این تحقیق پایش تغییرات فصلی تالاب میقان با استفاده از تصاویر ماهوارة سنتینل ۱ و لندست ۸ در بازة زمانی ماه می ۲۰۱۹ تا ماه ژانویة ۲۰۲۰ است. پهنة تالاب با استفاده از شاخص MNDWI، دمای سطح زمین، تصاویر راداری سنتینل ۱ جداگانه استخراج و سپس نتایج به دست آمده با خروجی طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان مقایسه شده است. نتایج طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان تغییر شدید پهنة آبی را در فصل های مختلف (بیشترین و کمترین مساحت تالاب بهترتیب ۱۸/۶۱ و ۲۵/۱۹ کیلومتر مربع) نشان می دهد. در ماه های گرم سال، مساحت پهنة آبی تالاب حاصل از طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و اعمال شاخص MNDWI با هم تطابق دارند که نشان دهندة کارایی مناسب این شاخص طیفی است. تطابق نتایج حاصل از طبقه بندی با مساحت استخراج شده بر اساس ضرایب بازپخش راداری در ماه های سرد سال بیشتر بوده است. مقایسة نتایج سنجنده های مختلف در پایش تالاب میقان، که تغییرپذیری شدیدی در طول سال دارد، نشان داد رویکرد چندسنجنده ای در چنین مطالعاتی مناسب تر است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_83304_53b8262197055a3edcbac1fbbbdb7e0d.pdf
2021-10-23
365
380
10.22059/jphgr.2021.322649.1007610
تالاب
تصاویر رادار
دمای سطح زمین
سنجش ازدور
شاخص طیفی
محمد حسین
حجاریان
mhhajjarian@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد سنجشازدور وGIS ، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
سارا
عطارچی
satarchi@ut.ac.ir
2
استادیار گروه سنجشازدور وGIS ، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
سعید
حمزه
saeid.hamzeh@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه سنجش ازدور و GIS، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
ابراهیمی خوسفی، ز.؛ خسروشاهی، م.؛ نعیمی، م. و زندیفر، س. (1398). ارزیابی و پایش تغییرات رطوبت تالاب میقان با استفاده از تکنیک دورسنجی و ارتباط آن با شاخصهای خشکسالی هواشناسی، سنجشازدور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، (2)10: ۱-14.
1
اصغری سراسکانرود، ص.؛ جلیلیان، ر.؛ پیروزینژاد، ن.؛ مددی، ع. و یادگاری، م. (۱۳۹۹). ارزیابی شاخصهای استخراج آب با استفاده از تصاویر ماهوارهای لندست (مطالعة موردی: رودخانة گاماسیاب کرمانشاه)، فصلنامة تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، ۲۰(۵۸): ۵۳-۷۰.
2
امیری، ا.؛ عبدالهی کاکرودی، ع ا. و قدیمی، م. (۱۳۹۸). آشکارسازی خطوارههای مرتبط با گسل دهشیر با دادههای سنجشازدور اپتیک و رادار، فصلنامة علوم و فنون نقشهبرداری، ۹(۲): ۵۱-64.
3
انصاری، ا. (1397). ارزیابی و شناخت وضعیت محیط زیست تالاب میقان اراک جهت تدوین برنامة توسعة پایدار، پژوهشهای محیط زیست، 9(17): ۲۹-42.
4
رنجبر، ص. و آخوندزاده هنزائی، م. (1398). برآورد رطوبت سطح خاک با استفاده از روشهای SVR و ANN در تصاویر ماهوارههای سنتینل 1 و 2، مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، 7(4): ۲۱۵-232.
5
شکری، م. و صاحبی، م.ر. (۱۳۹۶). تلفیق تصاویر رادار با روزنة مجازی و اپتیک با استفاده از تبدیل کرولت، نشریة علمی- پژوهشی علوم و فنون نقشهبرداری، ۷(۲): ۱۲۷-138.
6
قهرودی تالی، م.؛ میرزاخانی، ب. و عسگری، آ. (۱۳۹۱). پدیدة کویرهایی در تالابهای ایران (مطالعة موردی: تالاب میقان)، نشریة جغرافیا و مخاطرات محیطی، ۱(۴): ۹۷-112.
7
محمودی، س.؛ ساری صراف، ب.؛ رضایی بنفشه، م. و رستمزاده، ه. (1398). تأثیر تغییرات محیطی تالاب میقان بر دمای سطح زمین نواحی پیرامونی با استفاده از دادههای ماهوارة لندست، سنجشازدور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، (3)10: ۱-18.
8
ملکی، م.؛ توکلی صبور، س.م.؛ ضیائیان فیروزآبادی، پ. و رئیسی، م .(1397). مقایسة دادههای اپتیک و رادار در استخراج عوارض و پدیدههای زمینی، سنجشازدور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، (2)9: 93-107.
9
میرعلیزاده فرد، س. و منصوری، ش. (1398). ارزیابی شاخصهای سنجشازدور در مطالعات کمی و کیفی آبهای سطحی با تصاویر ماهوارهای لندست- 8 (مطالعة موردی: جنوب استان خوزستان)، سنجشازدور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی (کاربرد سنجشازدور و GIS در علوم منابع طبیعی)، 10(2 (پیاپی 35): 63-84.
10
نجفی، ا.؛ عزیزی قلاتی، س. و مختاری، م.ح. (۱۳۹۶). کاربرد ماشین بردار پشتیبان در طبقهبندی کاربری اراضی حوزة چشمة کیله- چالکرود، پژوهشنامة مدیریت حوزة آبخیز، ۸(۱۵): ۹۲-101.
11
Amani, M.; Salehi, B.; Mahdavi, S. and Brisco, B. (2019). Separability analysis of wetlands in Canada using multi-source SAR data. GIScience & Remote Sensing, 56(8): 1233-1260.
12
Amiri, A.; Abdollahi Kakroodi, A. and Ghadimi, M. (2019). Detection Dehshir Fault Lineaments Using Radar and Optical Remote Sensing Data, Journal of Geomatics Science and Technology, 9(2): 51-64.
13
Ansari, A. (2018). Recognition and Evaluation of the Environmental Status of Meighan Wetland and Planning for a Sustainable Development, Environmental Research, 9(17): 29-42.
14
Asghari, S.; Jalilyan, R.; Pirozineghad, N.; Madadi, A. and Yadeghari, M. (2020). Evaluation of Water Extraction Indices Using Landsat Satellite Images (Case Study: Gamasiab River of Kermanshah), Journal of Applied Researches in Geographical Sciences, 20(58): 53-70.
15
Burges, C.J. (1998). A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data mining and knowledge discovery, 2(2): 121-167.
16
Ebrahimikhusfi, Z.; Khosroshahi, M.; Naeimi, M. and Zandifar, S. (2019). Evaluating and monitoring of moisture variations in Meyghan wetland using the remote sensing technique and the relation to the meteorological drought indices, Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(2): 1-14.
17
Gautam, V. K.; Gaurav.P. K.; Murugan, P. and Annadurai, M. J.A.P. (2015). Assessment of surface water Dynamicsin Bangalore using WRI, NDWI, MNDWI, supervised classification and KT transformation. Aquatic Procedia, 4: 739-746.
18
Ghahroudi Tali, M.; Mirzakhani, B. and Asgari, A. (2013). Desertification and Playa Expansions in Everglades of Iran (Case Study: Meghan Lake), Journal of Geography and Environmental Hazards, 1(4): 97-112.
19
Guo, M.; Li, J.; Sheng, C.; Xu, J. and Wu, L. (2017). A review of wetland remote sensing. Sensors, 17(4): 777.
20
Kaplan, G.; Avdan, Z. Y. and Avdan, U. (2019). Mapping and monitoring wetland dynamics using thermal, optical, and SAR remote sensing data. Wetlands Management: Assessing Risk and Sustainable Solutions, 23-87.
21
Liu, Y. and Xiao, C.C. (2020). Water Extraction on the Hyperspectral Images of GAOFEN-5 Satellite Using Spectral Indices. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43: 441-446.
22
Ma, S.; Zhou, Y.; Gowda, P. H.; Dong, J.; Zhang, G.; Kakani, V.G.; Wagle, P.; Chen, L.; Flynn, K.C. and Jiang, W. (2019). Application of the water-related spectral reflectance indices: A review. Ecological Indicators, 98: 68-79.
23
Mahmoodi, S.; Rostamzade, H.; Sari, B. and Rezaei, M. (2019). The effect of Meighan wetland environmental changes on land surface temperature of surrounding areas by using Landsat satellite data, Journal of RS and GIS for natural Resources, 10(3): 1-18.
24
Maleki, M.; Tavakkoli Sabour, S.; Zeaieanfirouzabadi, P. and Raeisi, M. (2018). Comparison of optic and radar data for terrain feature extraction, Journal of RS and GIS for Natural Resources, 9(2): 93-107.
25
Maleki, S.; Baghdadi, N.; Soffianian, A.; El Hajj, M. and Rahdari, V. (2020). Analysis of multi-frequency and multi-polarization SAR data for wetland mapping in Hamoun-e-Hirmand wetland. International Journal of Remote Sensing, 41(6): 2277-2302.
26
McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of remote sensing, 17(7): 1425-1432.
27
Mir Alizadehfard, S. and Mansouri, S. (2019). Evaluation of indicators of remote sensing measurement in quantitative and qualitative studies of surface water with Landsat-8 satellite images (Case study: South of Khuzestan province). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(2): 63-84.
28
Mokhtari, M. H. and Najafi, A. (2015). Support vector machine and artificial neural network classification methods of land use extraction of satellite images Landsat. Journal of technology of agriculture and natural resources, water and soil sciences, 19: 72-35.
29
Najafi, A.; Azizi Ghalati, S. and Mokhtari, M.H. (2017). Assessment Kernel Support Vector Machines in Classification of Land uses (Case Study: Basin of Cheshmeh kileh-Chalkrod), Journal of Watershed Management Research, 8(15): 92-101.
30
Pohl, C. and Van Genderen, J. L. (1998). Review article multi-sensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and applications, International journal of remote sensing, 19(5): 823-854.
31
Ranjbar, S. and Akhundzadeh Hanzaei, M. (2019). Estimation of soil surface moisture using SVR and ANN methods in Sentinel 1 and 2 satellite images. Spatial Information Technology Engineering, 7(4): 215-232.
32
Shokri, M. and Sahebi, M. R. (2017). Fusion of Synthetic Aperture Radar Data and Optic Images based on Curvelet Transform, Journal of Geomatics Science and Technology, 7(2): 127-138.
33
Slagter, B.; Tsendbazar, N. E.; Vollrath, A. and Reiche, J. (2020). Mapping wetland characteristics using temporally dense Sentinel-1 and Sentinel-2 data: A case study in the St. Lucia wetlands, South Africa. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 86, 102009.
34
Xu, H. (2006). Modification of Normalized Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International journal of remote sensing, 27(14): 3025-3033.
35
Zhang, W.; Hu, B. and Brown, G. S. (2020). Automatic Surface Water Mapping Using Polarimetric SAR Data for Long-Term Change Detection. Water, 12(3): 872.
36
Zhu, C.; Zhang, X. and Huang, Q. (2018). Four decades of estuarine wetland changes in the Yellow River delta based on Landsat observations between 1973 and 2013. Water, 10(7): 933.
37
Zhu, W.; Jia, S. and Lv, A. (2014). Monitoring the fluctuation of Lake Qinghai using multi-source remote sensing data. Remote Sensing, 6(11): 10457-10482.
38
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد پارامتر شدت زلزله در منطقة گسل با استفاده از داده های حرارتی سنجش از دور
زلزله یکی از پیش بینی ناپذیرترین و خطرناک ترین پدیده های طبیعی است که هرساله خسارات مالی و جانی فراوانی را باعث می شود. هنگام وقوع زلزله تنش ها و فعالیت های محدودة گسل افزایش می یابد و باعث تغییرات دمایی محسوسی نسبت به دمای نرمال می شود. این تغییرات دمایی خود را به صورت بی هنجاری هایی در مکان یا زمان نشان می دهند. در این تحقیق با استفاده از محصولات حرارتی سنجندة مادیس و شیپ فایل گسل های ایران، هفت زلزله با شدت بیشتر از شش ریشتر، که در ایران رخ داده، بررسی شده است. در این پژوهش با استفاده از تشکیل تصویر زمان- دما- فاصله در گسل مربوط به زلزله به عنوان ورودی دو روش تشخیص بی هنجاری حرارتی روی داده ها بررسی شده است. در نهایت، با استفاده از نتایج حاصل از بهترین روش تشخیص بیهنجاری پارامتر شدت با استفاده از شبکة عصبی مصنوعی برآورد شده است. نتایج الگوریتم های تشخیص ناهنجاری نشان می دهد هرچند هر دو روش تشخیص بی هنجاری حرارتی بی هنجاری حرارتی مربوط به هر زلزله را در روز زلزله در شعاع نزدیک به گسل شناسایی کردهاند روش چارکی (Interquartile) نسبت به روش میانگین- انحراف معیار نتایج مناسب تری را برای ورودی الگوریتم شبکة عصبی فراهم می کند. نتایج در مدل سازی نیز نشان می دهد پارامتر شدت زلزله، که با استفاده از شبکة عصبی مصنوعی بررسی شد، دقت کلی 73/0 را داشته است. ذکر این نکته لازم است که پیش نشانگر تغییرات دمای سطح و بی هنجاری های حرارتی به تنهایی نمی تواند برای بررسی کامل پارامترهای زلزله کافی و دقت لازم را برای تحلیل زلزله داشته باشد. ولی با توجه به حجم پایین داده های حرارتی و سادگی کار با آنها، توصیه می شود از آنها برای بررسی های ابتدایی و آغازین زمین لرزه استفاده شود و در صورت تأیید نسبی آن برای تحلیلهای بیشتر، از روشها و پیش نشانگرهای دیگر، که در آنها اعمال الگوریتم ها و پردازش های سنگین و پیچیده نیاز است، استفاده شود.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_81946_8edfd219a0ded4339f7039631072dfd3.pdf
2021-10-23
381
395
10.22059/jphgr.2021.323677.1007617
پیش نشانگر زلزله
گسل فعال
مدل سازی شبکة عصبی مصنوعی
ناهنجاری حرارتی
آرش
کریمی زارچی
karimizarchi@ut.ac.ir
1
دانشکدة مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، پردیس دانشکده های فنی، دانشگاه تهران
AUTHOR
محمدرضا
سراجیان
sarajian@ut.ac.ir
2
دانشکدة مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
Akhoondzadeh, M. (2012). Anomalous TEC variations associated with the powerful Tohoku earthquake of 11 March 2011, Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 12, no. 5, p. 1453.
1
Akhoondzadeh, M. (2014). Thermal and TEC anomalies detection using an intelligent hybrid system around the time of the Saravan, Iran,(Mw= 7.7) earthquake of 16 April 2013, Advances in Space Research, vol. 53, no. 4, pp. 647-655.
2
Asiltürk, I. and Çunkaş, M. (2011). Modeling and prediction of surface roughness in turning operations using artificial neural network and multiple regression method, Expert systems with applications, vol. 38, no. 5, pp. 5826-5832.
3
Belayneh, A.; Adamowski, J.; Khalil, B. and Ozga-Zielinski, B. (2014). Long-term SPI drought forecasting in the Awash River Basin in Ethiopia using wavelet neural network and wavelet support vector regression models, Journal of Hydrology, vol. 508, pp. 418-429.
4
Console, R.; Pantosti, D. and D'Addezio, G. (2002). Probabilistic approach to earthquake prediction, Annals of Geophysics, vol. 45, no. 6.
5
Freund, F. et al. (2005). Enhanced mid-infrared emission from igneous rocks under stress, 2005, in Geophys Res Abstr, vol. 7, p. 09568.
6
Geller, R. J.; Jackson, D. D.; Kagan, Y. Y. and Mulargia, F. (1997). Earthquakes cannot be predicted, Science, vol. 275, no. 5306, pp. 1616-1616.
7
Goh, A. T. (1995). Back-propagation neural networks for modeling complex systems, Artificial Intelligence in Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 143-151.
8
Marano, K. D.; D. J. Wald, and Allen, T. I. (2010). Global earthquake casualties due to secondary effects: a quantitative analysis for improving rapid loss analyses, Natural hazards, vol. 5, no. 2, pp. 319-328.
9
Miikkulainen, R. (2010). Topology of a neural network, Encyclopedia of Machine Learning, pp. 988-989.
10
Nedic, V.; Despotovic, D.; Cvetanovic, S.; Despotovic, M. and Babic, S. (2014). Comparison of classical statistical methods and artificial neural network in traffic noise prediction, Environmental Impact Assessment Review, no.49, pp. 24-30.
11
Nekoee, M. and Shah-Hosseini, R. (2020). Thermal anomaly detection using NARX neural network method to estimate the earthquake occurrence time. Earth Observation and Geomatics Engineering, 4(2): 98-108.
12
Ouzounov, D. and Freund, F. (2004). Mid-infrared emission prior to strong earthquakes analyzed by remote sensing data, Advances in space research, vol. 33, no. 3, pp. 268-273.
13
Park, D. C.; El-Sharkawi, M.; Marks, R.; Atlas, L. and Damborg, M. (1991). Electric load forecasting using an artificial neural network, IEEE transactions on Power Systems, vol. 6, no. 2, pp. 442-449.
14
Qiang, Z.-j.; X.-d. Xu and Dian, C.-g. (1997). Case 27 thermal infrared anomaly precursor of impending earthquakes, Pure and Applied Geophysics, vol. 149, no. 1, pp. 159-171.
15
Qiang, Z. et al. (1999). Atellitic thermal infrared brightness temperature anomaly image-short-term and impending earthquake precursors, Science in China series D: Earth Sciences, vol. 42, no. 3, pp. 313-324.
16
Sahoo, S.; Dhar, A. and Kar, A. (2016). Environmental vulnerability assessment using Grey Analytic Hierarchy Process based model, Environmental Impact Assessment Review, no. 56, pp. 145-154.
17
Saradjian, M. R. and Akhoondzadeh, M. (2001). Thermal anomalies detection before strong earthquakes (M> 6.0) using interquartile, wavelet and Kalman filter methods, Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 11, no. 4, p. 1099.
18
Saraf, A. K.; Rawat, V.; Choudhury, S.; Dasgupta, S. and Das, J. (2009). Advances in understanding of the mechanism for generation of earthquake thermal precursors detected by satellites, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 11, no. 6, pp. 373-379.
19
Saraf, A. K. et al. (2008). Satellite detection of earthquake thermal infrared precursors in Iran, Natural Hazards, vol. 47, no. 1, pp. 119-135.
20
Tramutoli, V. (1998). Robust AVHRR Techniques (RAT) for environmental monitoring: theory and applications, in Earth surface remote sensing II, vol. 3496, pp. 101-113: International Society for Optics and Photonics.
21
Wyss, M. (1991). Evaluation of proposed earthquake precursors, Eos, Transactions American Geophysical Union, vol. 72, no. 38, pp. 411-411.
22
ORIGINAL_ARTICLE
روابط بیوژئومورفولوژی بین پوشش گیاهی، خاک، و عناصر لندفرمی (مطالعة موردی حوضة حبله رود)
مطالعة روابط فرایندهای ژئومورفولوژیکی و بیولوژیکی در مقیاس های متعدد در دانش بیوژئومورفولوژی بررسی می شود. هدف از این پژوهش ارزیابی الگوی توزیعی پوشش گیاهی در مقیاس کوچک در ارتباط با عناصر لندفرمی سطح زمین در حوضة حبله رود است. این حوضه در جنوب کوه های البرز بین استان های سمنان و تهران واقع شده است. در شناسایی عناصر لندفرمی استفاده از روش ژئومورفون و پوشش گیاهی از شاخص SAVI استفاده شده است و برای درک ارتباط آنها نمونه برداری در۴۰ پلات 1 متر مربعی، ویژگی های پوشش گیاهی، خصوصیات آزمایشگاهی خاک از جمله بافت، EC، PH، مواد آلی، و رطوبت برداشت شده است و برای روابط آنها تحلیل های آماری به کار برده شده است. یافته های پژوهش درخصوص ویژگی های پوشش گیاهی نشان داده است که بیشترین الگوی متراکم نقطه ای در پای دامنه، دره های کوچک پای دامنه، و دامنه و کمترین آن در خطالرأس پهلویی رخ داده است. الگوی پراکندة نقطهای بیشترین سهم را بهترتیب بر روی دامنهها، خطالرأس پهلویی، درههای کوچک پای دامنه، و پای دامنه داشته است. در الگوی متراکم گپی سهم دامنهها بیشتر از سایر عناصر بوده است. نتایج حاصله در زمینة تغییرات الگوی گیاهی با نوع لندفرم و خصوصیات خاک بیانگر این است که نوع الگوی پوشش گیاهی با میزان شن، PH، و EC همبستگی مثبت و با عناصر لندفرمی، درصد رس و سیلت، ارتفاع، رطوبت، و مواد آلی همبستگی منفی دارد. تحلیل عاملی و رگرسیون خاطرنشان ساخت که حدود ۷۰ درصد تغییرات الگو و تراکم پوشش گیاهی توسط متغیرهای نوع لندفرم، رطوبت، مواد آلی، و ارتفاع ارتباط قابل تبیین است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_83210_536fceb314b376d7029c6e68eed24cd7.pdf
2021-10-23
397
413
10.22059/jphgr.2021.324212.1007619
الگو
بیوژئومورفولوژی
خاک
رگرسیون
ژئومورفون
زهرا
عادلی
za.adeli@gmail.com
1
دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشکدة علوم زمین دانشگاه شهید بهشتی
AUTHOR
منیژه
قهرودی تالی
m-ghahroudi@sbu.ac.ir
2
استاد گروه جغرافیا طبیعی، دانشکدة علوم زمین دانشگاه شهید بهشتی
LEAD_AUTHOR
سید حسن
صدوق
sadough@yahoo.cm
3
استاد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکدة علوم زمین دانشگاه شهید بهشتی
AUTHOR
احمدی، ح.؛ جوانشیر، ک.؛ قنبریان، غ. و حبیبیان، س. (۱۳۸۱). بررسی ویژگیهای اکولوژیک جوامع گیاهی با توجه به واحدهای ژئومورفولوژی (مطالعة موردی: منطقة چنار راهدار استان فارس)، مجلة منابع طبیعی ایران، ۵۵(۱).
1
شکراللهی، ش.؛ مرادی. ح و دیانتی، ق. (۱۳۹۱). بررسی اثر ویژگیهای خاک و عوامل فیزیوگرافی بر پوشش گیاهی (مطالعة موردی: بخشی از مراتع ییلاقی پلور)، تحقیقات مرتع و بیابان ایران، ۱۹(۴): ۶۶۸-۶۵۵.
2
قادری، ش.؛ امیریان، ع.؛ کریمزاده، آ.؛ دیفرخش، م. و پوررضایی، ح. (۱۳۹۴). بررسی ارتباط پوشش گیاهی با عوامل خاکی با استفاده از آنالیز چندمتغیره (مطالعة موردی: مراتع قشلاقی حوزة چمران استان خوزستان)، تحقیقات مرتع و بیابان ایران، ۲۴(۳): ۴۹۳-۴۷۸.
3
تایا، ع.؛ کابلی. س.؛ آذرنیون، ح و ناصری، ح (۱۳۹۸). اثر برخی خصوصیات خاک بر الگوی پراکنش گونههای گیاهی در حاشیة جنوبی پلایای حاج علیقلی دامغان، مرتع، ۱۳(۴): ۷۰۳-۷۱۴.
4
علینژاد، م.؛ علیزاده، م.؛ اونق، م. و محمدیان بهبهانی، ع. (۱۳۹۷). بررسی الگوی پراکنش مکانی نبکا (مطالعة موردی: دشت صوفیکم، استان گلستان)، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، ۵۰(۴): 697-712.
5
جوادی، ا.؛ خان آرمویی، ع و جعفری، م (۱۳۹۵). بررسی ارتباط فاکتورهای پوشش گیاهی و خصوصیات خاک (مطالعة موردی پارک ملی خجیر)، مرتع و آبخیزداری، ۶۹(۲): ۳۵۳-۳۶۶.
6
جابری، م.؛ شایان، س.؛ یمانی، م.؛ قاسمی، م و شریفیکیا، م (۱۳۹۱). نقش نوزمین ساخت در تحولات ژئومورفولوژیک مرز ساختاری البرز جنوبی- ایران مرکزی (مطالعة موردی: حوضة حبلهرود)، پژوهش های جغرافیای طبیعی، ۴۴(۴): ۸۱-۸۹.
7
درویشزاده، ر.؛ متکان، ع. و حسینی اصل، ا. (۱۳۹۱). تخمین درصد پوشش گیاهی منطقة خشک ایران مرکزی با استفاده از تصاویر ماهوارهای (مطالعة موردی: حوزة شیطور، بافق)، دو فصلنامة خشک بوم، ۲۵-37.
8
زارع، م.؛ قدرتی، ج.؛ نوروزی، غ و دادور، ل. (۱۳۸۵). بررسی رابطة بین پوشش گیاهی با خاک و شکل زمین در حوزة دق فینو بندرعباس، مجلة پژوهش و سازندگی، ۷۶: ۱۴۲-۱۵۰.
9
فرجزاده، منوچهر (۱۳۷۸). طرح آمایش استان تهران، مطالعات آب وزارت نیرو.
10
طرح وزارت جهاد کشاورزی (۱۳۸۹). پروژة حبلهرود، ج ۵.
11
سازمان هواشناسی- http://www.irimo.ir/
12
Alexander, C.; Deák, B. and Heilmeier, H. (2016). Micro-topography driven vegetation patterns in open mosaic landscapes. Ecological indicators, 60: 906-920.
13
Borgogno, F. et al. (2009). Mathematical models of vegetation pattern formation in ecohydrology. Reviews of Geophysics, 47(1).
14
Brancaleoni, L. et al. (2003). Relationships between geomorphology and vegetation patterns in subantarctic Andean tundra of Tierra del Fuego. Polar Biology, 26(6): 404-410.
15
Cannone, N. et al. (2004). Relationships between vegetation patterns and periglacial landforms in northwestern Svalbard. Polar Biology, 27(9): 562-571.
16
Casalini, A. I.; Bouza, P. J. and Bisigato, A. J. (2019). Geomorphology, soil and vegetation patterns in an arid ecotone. Catena, 174: 353-361.
17
Deák, B.; Kovács, B.; Rádai, Z.; Apostolova, I.; Kelemen, A.; Kiss, R.; ... and Valkó, O. (2021). Linking environmental heterogeneity and plant diversity: the ecological role of small natural features in homogeneous landscapes. Science of The Total Environment, 763: 1-13.
18
Dunkerley, D. L. (2014). Vegetation mosaics of arid Western New South Wales, Australia: Considerations of their origin and persistence. Patterns of Land Degradation in Drylands, Springer: 315-345.
19
El-Keblawy, A.; Abdelfattah, M. A. and Khedr, A. H. A. (2015). Relationships between landforms, soil characteristics and dominant xerophytes in the hyper-arid northern United Arab Emirates. Journal of Arid Environments, 117: 28-36.
20
Flynn, T.; Rozanov, A.; Ellis, F.; de Clercq, W. and Clarke, C. (2020). Farm-scale soil patterns derived from automated terrain classification. Catena, 185: 104311.
21
Haselberger, S.; Ohler, L. M.; Junker, R. R.; Otto, J. C.; Glade, T. and Kraushaar, S. (2021). Quantification of biogeomorphic interactions between small‐scale sediment transport and primary vegetation succession on proglacial slopes of the Gepatschferner, Austria. Earth Surface Processes and Landforms.
22
Hupp, C. R. and Rinaldi, (2007). Riparian vegetation patterns in relation to fluvial landforms and channel evolution along selected rivers of Tuscany (Central Italy). Annals of the Association of American Geographers, 97(1): 12-30.
23
Jasiewicz, J, Pawel N, Tomasz F. Stepinski (2013). Landscape similarity, retrieval, and machine mapping of physiographic units, Geomorphology, 221: 104-112
24
Kim, D. and Kupfer, J. A. (2016). Tri-variate relationships among vegetation, soil, and topography along gradients of fluvial biogeomorphic succession. PloS one, 11(9): e0163223.
25
Li, X. R. et al. (2010). Micro‐geomorphology determines community structure of biological soil crusts at small scales. Earth Surface Processes and Landforms, 35(8): 932-940.
26
Libohova. Z, Hans, Winzeler.E, Lee.B, Philip J. Schoeneberger, Jyotishka Datta Phillip R. Owens )2016(. Geomorphons- Landform and property predictions in a glacial moraine in Indiana landscapes, Catena, 142; 66-76.
27
Lukina, N. V.; Orlova, M. A.; Bakhmet, O. N.; Tikhonova, E. V.; Tebenkova, D. N.; Kasakova, A. I. and Knyazeva, S. V. (2019). The influence of vegetation on the forest soil properties in the Republic of Karelia. Eurasian Soil Science, 52(7): 793-807.
28
Marchetti, Z. Y. et al. (2020). Biogeomorphic succession in a fluvial-lacustrine delta of the Middle Paraná River (Argentina): Feedbacks between vegetation and morphodynamics. Science of The Total Environment, 739: 139799.
29
Masoud, A. A. and Koike, K. (2006). Arid land salinization detected by remotely-sensed landcover changes: A case study in the Siwa region, NW Egypt. Journal of arid environments, 66(1): 151-167.
30
Murray, J. M. et al. (2002). Biogeomorphological implications of microscale interactions between sediment geotechnics and marine benthos: a review. Geomorphology, 47(1): 15-30.
31
Ngunjiri, M. W.; Libohova, Z.; Owens, P. R. and Schulze, D. G. (2020). Landform pattern recognition and classification for predicting soil types of the Uasin Gishu Plateau, Kenya. Catena, 188: 104390.
32
Nie, X.; Guo, W.; Huang, B.; Zhuo, M.; Li, D.; Li, Z. and Yuan, Z. (2019). Effects of soil properties, topography and landform on the understory biomass of a pine forest in a subtropical hilly region. Catena, 176: 104-111.
33
Paudel, S. and Vetaas, O. R. (2014). Effects of topography and land use on woody plant species composition and beta diversity in an arid Trans-Himalayan landscape, Nepal. Journal of Mountain Science, 11(5): 1112-1122.
34
Poelking, E. L.; Schaefer, C. E. R.; Fernandes Filho, E. I.; De Andrade, A. M. and Spielmann, A. A. (2015). Soil–landform–plant-community relationships of a periglacial landscape on Potter Peninsula, maritime Antarctica. Solid Earth, 6(2): 583-594.
35
Robaina, S. Trentin, R. Cristo, S. S. V. and Sccoti. A. A. V. (2017). Application of the concept of geomorphons to the landform classification in Tocantins state, Brazil. Raega-O Espaço Geográfico em Análise, 41: 37-48.
36
Rodrigues, P. M. S.; Schaefer, C. E. G. R; de Oliveira Silva, J.; Ferreira Júnior, W. G.; dos Santos, R. M. and Neri, A. V. (2018). The influence of soil on vegetation structure and plant diversity in different tropical savannic and forest habitats. Journal of Plant Ecology, 11(2): 226-236.
37
Stepinski, T. F. and J. Jasiewicz (2011). Geomorphons-a new approach to classification of landforms. Proceedings of geomorphometry, 109-112.
38
Thompson, D. B.; Walker, L. R.; Landau, F. H. and Stark, L. R. (2005). The influence of elevation, shrub species, and biological soil crust on fertile islands in the Mojave Desert, USA. Journal of Arid Environments, 61(4): 609-629.
39
Valente, C. et al. (2013). Relationships among vegetation, geomorphology and hydrology in the Bananal Island tropical wetlands, Araguaia River basin, Central Brazil. Journal of South American Earth Sciences, 46: 150-160.
40
Wang, J.; Wang, H.; Cao, Y.; Bai, Z. and Qin, Q. (2016). Effects of soil and topographic factors on vegetation restoration in opencast coal mine dumps located in a loess area Scientific reports, 6(1): 1-11.
41
Yan, G.; Cheng, H.; Teng, L.; Xu, W.; Jiang, Y.; Yang, G. and Zhou, Q. (2020). Analysis of the Use of Geomorphic Elements Mapping to Characterize Subaqueous Bedforms Using Multibeam Bathymetric Data in River System. Applied Sciences, 10(21): 7692.
42
Zhao, Q.; Ding, S.; Liu, Q.; Wang, S.; Jing, Y. and Lu, M. (2020). Vegetation influences soil properties along riparian zones of the Beijiang River in Southern China, 8, e9699.
43
ORIGINAL_ARTICLE
واکاوی جزیرة گرمایی رویة زمین در شهرهای ارومیه و تبریز و ارتباط آن با وردش های پهنة آبی دریاچة ارومیه
پایش مکانی و زمانی جزیرة گرمایی شهری با داده های دورسنجی رو به افزایش است و یکی از مهم ترین دلایل آن ارائة اطلاعات مکانی بیشتر از دمای شهرها نسبت به داده های زمینی است. هدف از این پژوهش واکاوی اثر نوع پوشش زمین در منطقة خارج از شهر بر جزیرة گرمایی شهری است. به این منظور، از دمای رویة زمین مودیس در چهار برداشت روزانه برای برآورد شدت جزیرة گرمایی شهرهای تبریز و ارومیه بهره گرفته شده است. به منظور بررسی اثر نوع پوشش حومة شهر بر شدت جزیرة گرمایی، گونه های غالب پوشش زمین در اطراف این دو شهر جداگانه کندوکاو شد. همچنین، بررسی وردش های زمانی گسترة دریاچة ارومیه و ارتباط آن با شدت جزیرة گرمایی از دیگر اهداف این پژوهش است. یافتهها نشان داد نوع پوشش حومه اثر چشمگیری در شدت جزیرة گرمایی و سرمایی رویه دارد. هر کدام از دو شهر مورد واکاوی با توجه به نوع و تراکم پوشش اطراف آن رفتار متفاوتی را، به ویژه در وردشهای درون سالانة جزیرة گرمایی، نشان می دهند. تغییر نوع پوشش حومه بر جزیرة گرمایی ارومیه اثر بیشتری نسبت به تبریز دارد. این شرایط در پیوند با تغییرات گسترة دریاچة ارومیه نیز در شهر ارومیه چشمگیرتر است. یافته ها همچنین گویای این است که افتوخیز بیشتر دمای رویة زمین نسبت به دمای هوا جزیرة گرمایی شدیدتری را نیز برای شهرها به دست می دهد.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_83299_9b4d1f06553f04ed00f469d9cd835b30.pdf
2021-10-23
415
430
10.22059/jphgr.2021.326499.1007627
جزیرة گرمایی شهری
دریاچة ارومیه
دمای رویة زمین
مودیس
محمد
دارند
m.darand@uok.ac.ir
1
استاد گروه آب و هواشناسی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
LEAD_AUTHOR
مسعود
مرادی
moradimasood@ymail.com
2
پژوهشگر پسادکتری گروه آب و هواشناسی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
رمضانی، ب. و دختمحمد، س. م. (1389). شناخت محدودة مکانی تشکیل جزیرة گرمایی در شهر رشت، مجلة پژوهش و برنامهریزی شهری، ۱(۱): ۴۹-64.
1
شمسیپور، ع.؛ مهدیان ماهفروزی، م.؛ اخوان، ه. و حسینپور، ز. (1391). واکاوی رفتار روزانة جزیرة گرمایی شهر تهران، مجلة محیطشناسی، ۳۸(4): ۴۵-56.
2
عزیزی، ق.؛ شمسیپور، ع.؛ مهدیان ماهفروزی، م. و میری، م. (1392). تأثیرپذیری شدت جزیرة گرمایی شهری تهران از الگوهای همدیدی جو، مجلة محیطشناسی، 39(4): ۵۵-66.
3
کارکن سیستانی، م. و دوستان، ر. (1394). جزیرۀ گرمایی کلانشهر مشهد، مجلة جغرافیا و توسعة فضای شهری، ۲(۲): ۱۲۳-138.
4
مجرد، ف.؛ ناصریه، م. و هاشمی، س. (1397). بررسی تغییرات دورهای و فصلی جزیرة گرمایی شهر کرمانشاه در شب و روز با استفاده از تصاویر ماهوارهای، مجلة فیزیک زمین و فضا، 44(2): ۴۷۹-494.
5
مسعودیان، س. ا. و ترکی، م. (1398). واکاوی تغییرات زمانی و مکانی جزیرة گرمایی کلانشهر اهواز به کمک دادههای مودیس، مجلة جغرافیا و برنامهریزی محیطی، ۳۰(73): ۷۵-92.
6
مسعودیان، س.ا. و منتظری، م. (1399). رفتار زمانی- مکانی جزیرة گرمایی کلانشهر اصفهان، مجلة مخاطرات محیط طبیعی، ۹(24): ۳۵-46.
7
مزیدی، ا. و حسینی ف. (1394). تأثیر تغییر کاربری و پوشش زمین بر جزیرة گرمایی در منطقة شهری یزد با استفاده از دادههای سنجش از دور، مجلة جغرافیا و توسعه، ۱۳(38): ۱-12.
8
منصوری س.؛ خالدی ش.؛ برنا ر. و اسدیان ف. (1398). اثر تغییرات کاربری و کاهش فضای سبز شهری بر تشدید جزیرة گرمایی و آلودگی شهر تهران (مطالعة موردی: منطقة یک)، جغرافیا (فصلنامة علمی- پژوهشی و بینالمللی انجمن جغرافیای ایران)، ۱۷(63): ۱۱۴-129.
9
Azizi, G.; Shamsipour, A.; Mahdian Mahfrouzi, M. and Miri, M. (2014). Intensities of the Urban Heat Island of Tehran under the Influence of Atmospheric Synoptic Patterns, Journal of Environmental Studies, 39(4): 55-66.
10
Karkon Sistani, M. and Doostan, R. (2015). Heat Island of Mashhad Metropolis, Geography and Urban Space Development, 2(3): 123-138.
11
Masoodian, S.A. and Torky, M. (2019). Climatology of Surface Urban Heat Island of Ahwaz Metropolis, Geography and Environmental Planning, No. 73, PP. 75-92.
12
Masoodian, S.A. and Montazeri, M. (2020). Tempo-spatial behavior of Surface Urban Heat Island of Isfahan Metropolitan Area, Journal of Natural Environmental Hazards, No. 24, PP. 35-46.
13
Mansouri, S.; Khaledi, Sh.; Borna R. and Asadian, F. (2020). Effect of Land Use Change and Urban Green Space Reduction on Intensification of Heat Island and Pollution in Tehran (Case Study: Region One), Geography, No. 63, PP. 114-129.
14
Mazidi, A. and Hoseini, F.S. (2015). Effects of Changing Land Use and Land Cover on the Heat Island in Urban Area of Yazd Using Remote Sensing Data, Geography and Development Iranian Journal, No. 38, PP. 1-12.
15
Mojarrad, F.; Naserieh, M. and Hashemi, S. (2018). Investigation of Periodic and Seasonal Variations of Urban Heat Island (UHI) at Night and Day Using Satellite Imagery in Kermanshah City, Journal of the Earth and Space Physics, 44(2): 479-494.
16
Ramezani, B. and Dokht Mohammad, S.M. (2010). Recognition of the spatial boundary of heat island formation in Rasht city, Journal of Research and Urban Planning, No. 1, pp. 49-64.
17
Shamsipour, A.; Mahdian Mahfrouzi, M.; Akhavan, H. and Hoseinpour, Z. (2013). An Analysis on Diurnal Actions of the Urban Heat Island of Tehran, Journal of Environmental Studies, 38(4): 45-56.
18
Chen, M.; Zhou, Y.; Hu, M. and Zhou, Y. (2020). Influence of Urban Scale and Urban Expansion on the Urban Heat Island Effect in Metropolitan Areas: Case Study of Beijing–Tianjin–Hebei Urban Agglomeration, Remote Sensing, No. 12, PP. 1-19.
19
Cosgrove, A. and Berkelhammer, M. (2018). Downwind footprint of an urban heat island on air and lake temperatures, Climate and Atmospheric Sciences, Climate and Atmospheric Science, No. 2, PP. 1-10.
20
Dewan, A.; Kiselev, G.; Botje, D.; Iftekhar Mahmud, G.; Bhuian, M.H. and Hassan, Q.K. (2021). Surface urban heat island intensity in five major cities of Bangladesh: Patterns, drivers and trends. Sustainable Cities and Society, No. 71, PP. 1-12.
21
Friedl, M. and Sulla-Menashe, D. (2019). MCD12Q1 MODIS/Terra+Aqua Land Cover Type Yearly L3 Global 500m SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC, Sioux Falls, South Dakota.
22
Gallo, K.P. and Owen, K.W. (1999). Satellite-Based Adjustments for the Urban Heat Island Temperature Bias. Journal of Applied Meteorology, No. 38, PP. 806-813.
23
Kataoka K.; Matsumoto F.; Ichinose T. ans Taniguchi M. (2009). Urban warming trends in several large Asian cities over the last 100 years, Science of the total environment, No. 407, PP. 3112-3119.
24
Khandelwal, A.; Karpatne, A.; Marlier, M.; Kim, J.; Lettenmaier, D.P. and Kumar, V. (2017). An approach for global monitoring of surface water extent variations in reservoirs using MODIS data, Remote Sensing of Environment, No. 202, PP. 113-128.
25
Li, K.; Chen, Y.; Wang, M. and Gong, A. (2019). Spatial-temporal variations of surface urban heat island intensity induced by different definitions of rural extents in China, Science of the Total Environment, No. 669, PP. 229-247
26
Li, L.; Chen, Zha, Y. and Zhang, J. (2020). Spatially non-stationary effect of underlying driving factors on surface urban heat islands in global major cities, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, No. 90, PP. 1-12.
27
Mathew, A.; Sreekumar, S.; Khandelwal, S. and Kumar, R. (2019). Prediction of land surface temperatures for surface urban heat island assessment over Chandigarh city using support vector regression model, Solar Energy, No. 186, PP. 404-415.
28
Morabito, M.; Crisci, A.; Guerri, G.; Messeri, A.; Congedo, L. and Munafò, M. (2021). Surface urban heat islands in Italian metropolitan cities: Tree cover and impervious surface influences. Science of the Total Environment, No. 751, PP. 1-19.
29
Oke, T.R. (1982). The energetic basis of the urban heat island. Quarterly Journal of Royal Meteorological Society, No. 108, PP. 1-24.
30
Palou, F.S. and Mahalov, A. (2019). Summer- and Wintertime Variations of the Surface and Near-Surface Urban Heat Island in a Semiarid Environment. Weather and Forecasting, No. 34, PP. 1849-1865.
31
Rizwan, A.M.; Dennis, L.Y.C. and Liu, C. (2008). A review on the generation, determination and mitigation of Urban Heat Island, Journal of Environmental Sciences, 20(1): 120-128.
32
Sekertekin, A. and Zadbagher, E. (2021). Simulation of future land surface temperature distribution and evaluating surface urban heat island based on impervious surface area, Ecological Indicators, No. 122, PP. 1-11.
33
Song, Y. and Wu, C. (2016). Examining the impact of urban biophysical composition and neighboring environment on surface urban heat island effect, Advances in Space Research, No. 57, PP. 96-109.
34
Strahler, A.; Muchoney, D.; Borak, J.; Friedl, M.; Gopal, S.; Lambin, E. and Moody, A. (1999). MODIS Land Cover Product Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Boston University, Boston.
35
Tepanosyan, G.; Muradyan, V.; Hovsepyan, A.; Pinigin, G.; Medvedev, A. and Asmaryan, S. (2021). Studying spatial-temporal changes and relationship of Land Cover and Surface Urban Heat Island derived through remote sensing in Yerevan, Armenia. Building and Environment, No. 187, PP. 107390.
36
Voogt, J.A. and Oke, T.R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, No. 86, PP. 370-384.
37
Wan, Z. (1999). MODIS Land-Surface Temperature Algorithm Theoretical Basis Document, University of California, Santa Barbara.
38
Wan, Z. (2013). Collection-6 MODIS Land Surface Temperature products users’ guide, ERI. University of California, Santa Barbara.
39
Wang, Z.; Meng, Q.; Allam, M.; Hu, D.; Zhang, L. and Menenti, M. (2021). Environmental and anthropogenic drivers of surface urban heat island intensity: A case-study in the Yangtze River Delta, China. Ecological Indicators, No. 128, PP. 1-14.
40
Yang B.; Meng F.; Xinli, K. and Ma C. (2015). The Impact Analysis of Water Body Landscape Pattern on Urban Heat Island: A Case Study of Wuhan City, Advances in Meteorology, No. 2015 (ID:416728), PP. 1-7.
41
Yao, R.; Wang, L.; Huang, X.; Niu, Y.; Chen, Y. and Niu, Z. (2018). The influence of different data and method on estimating the surface urban heat island intensity, Ecological Indicators, No. 89, PP. 45-55.
42
Zhou, B.; Lauwaet, D.; Hooyberghs, H.; Ridder, KD.; Kropp, JP. and Rybski, D. (2016). Assessing Seasonality in the Surface Urban Heat Island of London. Journal of Applied Meteorology and Climatology, No. 55, PP. 493-505.
43