ORIGINAL_ARTICLE
تغییرات زمانی- مکانی پوشش برف دامنههای جنوبی البرز مرکزی
با توجه به نقش کلیدی پوشش برف در تأمین منابع آب و اثرگذاری آن بر سیستمهای زیستمحیطی، هدف از مطالعة حاضر پایش پوشش برف و تغییرپذیری مکانی و زمانی آن در دامنههای جنوبی البرز است. بدین منظور، از دادههای ساعتی و ماهانة ایستگاههای منطقه و محصولات برفسنجندة مودیس استفاده شد. ارزیابی دقت دادههای سنجنده در مقابل دادههای ایستگاهی بیانگر ارتباط مناسب میان آنهاست؛ بهطوریکه در صورت حذف محدودیت تصاویر (ابرناکی)، دقت محصولات مودیس بهمراتب افزایش مییابد و از حداقل 67 به حداکثر 96 درصد میرسد. بررسی روند ماهانة پوشش برف نشان داد که پوشش در اوایل پاییز و اواخر زمستان رو به افزایش و در ژانویه و بهویژه فصل بهار به میزان فزایندهای در حال کاهش است؛ بهطوریکه مقادیر آمارة من- کندال در ماه می به 2/2- میرسد. این وضعیت نشاندهندة کوتاهشدن دورة تداوم پوشش برف و افزایش دورة ذوب آن است. از نظر ارتفاعی، پوشش برف در حال پسروی است؛ زیرا روند آن در همة طبقات ارتفاعی، بهویژه در ارتفاعات 3000 تا 3500 متر، رو به کاهش است. مقایسة وضعیت پوشش برف با شرایط دما و بارش نشان میدهد در بیشتر مواقع ناهنجاریهای منفی پوشش برف با ناهنجاری مثبت دما و منفی بارش تطابق دارد.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65424_a6552dc736ded9ba41032bf464c6ce65.pdf
2017-09-23
381
393
10.22059/jphgr.2017.217393.1006943
البرز جنوبی
برف
سنجش از دور
محصول MOD 10
قاسم
عزیزی
ghazizi@ut.ac.ir
1
دانشیار اقلیم شناسی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
مجتبی
رحیمی
mojtabarahimi@ut.ac.ir
2
دانشجوی دکتری اقلیم شناسی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
حسین
محمدی
geogins@gmail.com
3
استاد اقلیم شناسی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
فرامرز
خوش اخلاق
fkhosh@ut.ac.ir
4
استادیار اقلیم شناسی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
ایلدرمی، ع.؛ حبیبنژاد، م.؛ صفری شاد، م. و دلال اوغلی، ع. (1394). استفاده از تصاویر ماهوارهای MODIS و شاخص NDSI به منظور تهیة نقشة پوشش برف (مطالعة موردی: حوضة بهار)، فضای جغرافیایی، 5: 125ـ140.
1
طاهری، ح. و ارکیان، ف. (1392). بررسی تغییرپذیری تعداد روزهای برفی و عمق برف در ایران، نیوار، 82ـ83: 47ـ58.
2
ابراهیمی، ه.؛ غیبی، ا. و ملکوتی، ح. (1391). روند تغییرات پوشش برف در مناطق برفخیز ایران با استفاده از دادههای سنجندة مادیس، نیوار، 78ـ79: 3ـ10.
3
تماب (1375). بولتن وضعیت آب کشور، 8(12): 890.
4
دادشی، م.؛ مختاری، م. و طیبا، ع. (1393). محاسبة سطح برف با استفاده از تصاویر سنجندة مودیس (مطالعة موردی: استان تهران)، اولین همایش ملی کاربرد مدلهای پیشرفتة تحلیل فضایی، دانشگاه آزاد یزد.
5
رسولی، ع.ا. و ادهمی، س. (1386). محاسبة آب معادل پوشش برفی با پردازش تصاویر سنجندة مودیس، جغرافیا و توسعه، 10: 23ـ36.
6
فتاحی، ا. و وظیفهدوست، م. (1390). برآورد دمای سطح برف و گسترة پوشش برف با استفاده از تصاویر سنجندة MODIS مطالعة موردی: حوضههای استان گلستان، تحقیقات جغرافیایی، 102: 149ـ168.
7
کیخسروی کیانی، م.ص. و مسعودیان، ا. (1395). واکاوی پیوند روزهای برفپوشان با ارتفاع، شیب، و وجه شیب در ایرانزمین، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 48(1): 1ـ14.
8
میرموسوی، ح. و صبور، ل. (1393). پایش تغییرات پوشش برف با استفاده از تصاویر سنجندة مودیس در منطقة شمال غرب ایران، جغرافیا و توسعه، 35: 181ـ200.
9
میریعقوبزاده، م.ح. و قنبرپور، م.ر. (1389). بررسی کاربرد نقشههای پوشش برفی حاصل از تصاویر ماهوارهای مودیس در مدلسازی رواناب ذوب برف (مطالعة موردی: حوضة آبخیز سد کرج)، علوم زمین، 76: 140ـ148.
10
نجفی، ا. ؛ قدوسی، ح. ؛ ثقفیان، ب. و پرهمت، ج. (1386). برآورد رواناب ذوب برف با استفاده از سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در حوضه شهرچای ارومیه، فصلنامه پژوهش و سازندگی، 20: 177-185.
11
Bednorz, E. (2004). Snow cover in Eastern Europe in relation to temperature, precipitation and circulation, Int. J. Clim, 24: 591-601.
12
Bormann, K.; McCabe, M. and Evans, J. (2012). Satellite based observations for seasonal snow cover detection and characterization in Australia, Remote Sensing of Environment, 123: 57-71.
13
CunJian, Y.; ZiJian, Z. and Jing, N. (2012). Temporal and spatial analysis of changes in snow cover in western Sichuan based on MODIS images, Sci China Earth Sci, 8: 1329-1335.
14
Dadashi, M.; Mokhtari, M. and Tayeba, A. (2014). Calculate the area of snow cover using MODIS data (case study: Tehran Province), The first Conference on Application of advanced spatial analysis models, Islamic Azad University of Yazd.
15
Dai, L. and Che, T. (2014). Spatiotemporal changes in snow cover from 1987 to 2011 in Northern China, 7th EARSeL LISSIG Workshop, Bern.
16
Dedieu, J.P.; Fontaine, A. and Ravazzani, G. (2014). Shifting mountain snow patterns in a changing climate from remote sensing retrieval, Science of the Total Environment, 493: 1267-1279.
17
Dietz, A.,; Conrad, Ch. and Kuenzer, C. (2014). Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data, Remote Sens, 6: 12752-12775.
18
Dong, Ch. and Menzel, L. (2016). Improving the accuracy of MODIS 8-day snow products with in situ temperature and precipitation data, Journal of Hydrology, 534: 466-477.
19
Ebrahimi, H.; GHeibi, A. and Malekuti, H. (2012). The trend of snow cover in snow-prone regions of Iran using MODIS data, Nivar, 78-79: 3-10.
20
Fatahi, E. and VazifehDoost, M. (2011). Estimate the snow cover and snow surface temperature using MODIS images (case study: Basin in Golestan province), Geography Research Quarterly, 102: 149-168.
21
Gafurov, A. and Bardossy, A. (2009). Cloud removal methodology from MODIS snow cover product, Hydrol. Earth Syst. Sci, 13:1361-1373.
22
Garen, D. and Marks, D. (2005). Spatially distributed energy balance snowmelt modeling in a mountainous river basin: estimation of meteorological inputs and verification of model results, Journal of Hydrology, 315:126-153.
23
Hall, D.K.; Riggs, G.A.; Salomonson, V.V.; DiGirolamo, N.E. and Bayr, K.J. (2002). MODIS snow-cover products, Remote Sensing of Environment, 83: 181-194.
24
Ilderami, A.; Habibnejad, M.; Safarishad, M. and Dalal oghli, A. (20015). Using satellite MODIS images AND NDSI index for snow cover mapping (case study: Bahar basin), Journal of Geographic Space, 50: 125-140.
25
Joshi, R.; Kumr, K.; Pandit, J. and Plani, S.M. (2015). Dynamics of Climate Change and Water Resources of Northwestern Himalaya, Springer International Publishing, 203P.
26
Keikhosrvai Kiany, M.S. and Masoudian, A. (2016). Exploring the Relation of Snow-Covered Days with Elevation, Slope and Aspect in Iran, Physical Geography Research Quarterly, 1: 1-14
27
Kostadinov, T.S. and Lookingbill, T.R. (2015). Snow cover variability in a forest ecotone of the Oregon Cascades via MODIS Terra products, Remote Sensing of Environment, 164: 155-169.
28
Lindsay, CH.; Zhu, J.; Miller, A.E. and Wilson, T.L. (2015). Deriving Snow Cover Metrics for Alaska from MODIS, Remote sensing, 7: 12961-12985.
29
Ma, L.; Qin, D.; Bian, L.; Xiao, C. and Luo, Y. (2011). Assessment of Snow Cover Vulnerability over the Qinghai-Tibetan Plateau, Advances in climate change research, 2: 93-100.
30
Malcher, P.; Floricioiu, D. and Rott, H. (2003). Snow mapping in Alpine areas using medium resolution spectrometric sensors, International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2835-2837.
31
Mir Mousavi, H. and Sabour, L. (2014). Snow cover monitoring using MODIS data in northwestern Iran, Geography and Development Iranian journal, 35: 181-200.
32
Mir Yaghoubzadeh, M.H. and GHanbarpour, M.R. (2010). Investigation to MODIS Snow Cover Maps Usage in Snowmelt Runoff Modeling (Case Study: Karaj river basin), Journal of Geoscience, 76:140-148.
33
Najafi, A.; Ghodoosi, H.; Saghafian, B. and Porhemmat, j. (2007). Snowmelt runoff estimation by using RS & GIS (A case study in Shahar-chi watershed- Orumiyeh), Pajouhesh & Sazandegi, 76: 177-185
34
Parajka, J. and Bloschl, G. (2006). Validation of MODIS snow cover images over Austria, Hydrol. Earth Syst. Sci, 10: 679-689.
35
Paudel. K. and Andersen, P. (2001). Monitoring snow cover variability in an agro pastoral area in the Trans Himalayan region of Nepal using MODIS data with improved cloud removal methodology, Remote Sensing of Environment, 115: 1234-1246.
36
Ramsay, B.H. (1998). The interactive multisensor snow and ice mapping system, Hydrological Processes, 12: 1537-1546.
37
Rasouli, A.A. and Adhami, S. (2007). Calculate Snow water equivalent by processing MODIS data, Geography and Development Iranian journal, 10: 23-36
38
Riggs, G.; Hall, D.K. and Salomonson, V. (2006). MODIS Snow Products User Guide to Collection 5, http://modis-snow-ice.gsfc.nasa.gov/atbd.html.
39
Romanov, P. (2003). Mapping and monitoring of the snow cover fraction over North America, Journal of Geophysical Research, 108: 1-15.
40
RUGSL (2011). Fall, Winter, and Spring Northern Hemisphere Snow Cover Extent from the Rutgers University Global Snow Lab.Climate Science: Roger Pielke Sr.
41
Saberi, N.; Homayouni, S. and Motagh, M. (2013). Snow Runoff Modeling Using Meteorological, Geological and Remotely Sensed Data, Intl. J. Humanities, 2: 79-100.
42
Shahroudi, N. and Rossow, W. (2014). Using land surface microwave emissivities to isolate the signature of snow on different surface types, Remote Sensing of Environment, 152: 638-653.
43
Sorman, A.; Akyurek, Z. and Tekeli, A. (2007). Commentary on comparison of MODIS snow cover and albedo products with ground observations over the mountainous terrain of Turkey, Hydrol. Earth Syst. Sci, 11: 1353-1360.
44
Taheri, H. and Arkian, F. (2013). Variability of number of days with snowfall and snow depth in Iran, Nivar, 82-83: 47-58.
45
Tamab (1996). Bulletin of country's water situation, 8, Tehran.
46
Tahir, A.; Adamowski, J. and Chevallier, P. (2016). Comparative assessment of spatiotemporal snow cover changes and hydrological behavior of the Gilgit, Astore and Hunza River basins (Hindukush–Karakoram–Himalaya region, Pakistan), Meteorol Atmos Phys, Online First.
47
Tahir, A.; Chevallier, P.; Arnaud, Y. and Ashraf, M. (2015). Snow cover trend and hydrological characteristics of the Astore River basin (Western Himalayas) and its comparison to the Hunza basin (Karakoram region), Science of the Total Environment, 505: 748-761.
48
UNEP (2007). Global outlook for ice and snow, United Nations Environment Programme, ISBN: 978-92-807-2799-9, 235P.
49
Zhang, B.; Wu, Y.; Lei, L.; Li, J. and Liu, L. (2013). Monitoring changes of snow cover, lake and vegetation phenology in Nam Co Lake Basin (Tibetan Plateau) using remote SENSING (2000–2009), Journal of Great Lakes Research, 39: 224-233.
50
Zhou, H.; Aizen, E. and Aizen, V. (2013). Deriving long term snow cover extent dataset from AVHRR and MODIS data: Central Asia case study, Remote Sensing of Environment, 136: 146-162.
51
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی برفخوانهای ایران
داشتن آگاهیهای بهنگام و درخور اعتماد از منابع اصلی پوشش برف کشور میتواند راهگشای بسیاری از مشکلات مربوط به مسائل آب در ایران باشد. هدف از پژوهش کنونی شناسایی و بررسی ویژگیهای جغرافیایی برفخوانهای ایران است. بدین منظور، دادههای دو سنجندة مودیس تررا و مودیس آکوا برای بازة زمانی 1382ـ1393 بهصورت روزانه و در تفکیک مکانی 500 × 500 متر از تارنمای سازمان فضایی امریکا دریافت شد. همچنین، مدل رقومی ارتفاع ایران هماهنگ با تفکیک و سیستم تصویر دادههای پوشش برف بهکار گرفته شد. پیش از بهکارگیری دادهها برخی پردازشها بر روی دادههای روزانه به منظور کاستن از اثر ابرناکی انجام گرفت و درنهایت یک پایگاه نوین بر روی ایران به کمک یککاسهسازیِ دادههای سنجندههای مودیس تررا و مودیس آکوا ساخته شد. بررسیها نشان داد در ایران به طور کلی سه برفخوان بزرگ وجود دارد که عبارتاند از: برفخوان البرز؛ برفخوان شمال غرب؛ و برفخوان زاگرس؛ و بیشینة شمار روزهای برفپوشان در این سه برفخوان بهترتیب 153، 132، و 127 روز در سال است. بررسیها نشان داد شرایط ناهمواری نقش برجستهای در پراکنش پوشش در برفخوانهای ایران دارد و اینکه ناگزیر بیشترین پوشش برف در بلندترین بخشهای کشور وجود دارد تصور درستی نیست.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65425_d13321df5564851315eb8545d7a7b3de.pdf
2017-09-23
395
408
10.22059/jphgr.2017.212604.1006908
ایران
برفخوان
سنجندة مودیس آکوا
سنجندة مودیس تررا
محمد صادق
کیخسروی کیانی
kianymohammad1@gmail.com
1
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی دانشگاه اصفهان
AUTHOR
سید ابوالفضل
مسعودیان
porcista@yahoo.ie
2
استاد آب و هواشناسی دانشگاه اصفهان
LEAD_AUTHOR
Anderton, S.P.; White, S.M. and Alvera, B. (2002). Micro-scale spatial variability and the timing of snow melt runoff in a high mountain catchment, J. Hydrol., 268: 158-176.
1
Bergeron, J.; Royer, A.; Turcotte, R. and Roy, A. (2013). Snow cover estimation using blended MODIS and AMSR-E data for improved watershed-scale spring stream flow simulation in Quebec, Canada; Hydrological Processes, pp. 1-14.
2
Blöschl, G. (1999). scaling issues in snow hydrology. Hydrol. Process. Vol.13, pp. 2149–2175.
3
Brown, R. and Armstrong, R.L. (2010). Snow-cover data measurement, products and sources in snow and climate, In Physical Processes, Surface Energy Exchange and Modeling, Armstrong R.L., Brun E. (eds). Cambridge University Press: Cambridge, UK.
4
Dietz, A.J.; Kuenzer, C. and Conrad, C. (2013). Snow cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products, International Journal of Remote Sensing, 34: 3879-3902.
5
Dietz, A.; Conrad, C.; Kuenzer, C.; Gesell, G. and Dech, S. (2014). Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data, Remote Sens, 6: 12752-12775.
6
Gafurov, A. and Bardossy, A. (2009). Cloud removal methodology from MODIS snow cover product, Hydrol. Earth Syst. Sci., 13: 1361-1373.
7
Hall, D.; Riggs, G.; Salomonson, V.; Digirolamo, N. and Bayr, K. (2002). MODIS snow-cover products, Remote Sensing of Environment, 83: 88-89.
8
Harshburger, B.; Humes, K.; Waldon, V.; Blandford, T.; Moore, B. and Dezzani, R. (2010). Spatial interpolation of snow water equivalency using surface observations and remotely sensed images of snow- covered areas, Hydrological Processes, 24: 1285-1295.
9
Krajci, P.; Holko, L.and Parajka, J. (2015). Variability of snow covered area and snow line elevation in the main Slovak river basins in winters 2001-2014, EGU General Assembly 2015.
10
Ke, C. and Liu, X. (2014). Modis-observed spatial and temporal variation in snow cover in Xinjiang, China, Climate Research, 59: 15-26.
11
Keikhosravi Kiany, M.S. and Masoudian, A. (2016). Exploring the relation of snow-covered days with altitude, slope and aspect in Iran, Natural Geographical Researches, 1: 1-14.
12
Keikhosravi, M.S. and Masoodian, A. (2016). Identification of spatial variations of snow-covered days over Iran based on remote sensing data, Journal of Geography and Environmental Hazards, 17: 69-85.
13
Khadka, D.; Babel, M.; Shrestha, S. and Tripathi, N. (2014). Climate change impact on glacier and snow melt and runoff in Tamakoshi basin in the Hindu Kush Himalayan (HKH) region, Journal of Hydrology, 511: 49-60.
14
Lehning, M.; Löwe, H.; Ryser, M. and Raderschall, N. (2008). Inhomogeneous precipitation distribution and snow transport in steep terrain, Water Resour. Res., Vol. 44.
15
Manes, C.; Guala, M.; Löwe, H.; Bartlett, S.; Egli, L. and Lehning, M. (2008). Statistical properties of fresh snow roughness, Water Resour. Res., Vol. 44.
16
Maskey, S.; Unlenbrook, S. and Ojha, S. (2011). An analysis of snow cover changes in the Himalayan region using MODIS snow products and in-situ temperature data, Climate Change, 108: 391-400.
17
Parajka, J. and Bloschl, G. (2008). Spatio-temporal combination of MODIS images – potential for snow cover mapping, Water Resources Research, 44: 1-13.
18
She, J.; Zhang, Y.; Li, X. and Chen, Y. (2014). Changes in snow and glacier cover in an arid watershed of the western Kunlun Mountains using multisource remote sensing data; International Journal of Remote Sensing, 35: 234-252.
19
Tani, M. (1996). An approach to annual water balance for small mountainous catchments with wide spatial distributions of rainfall and snow water equivalent, J. Hydrol., 183: 205-225.
20
Udnaes, H.; Alfnes, C.E. and Andreassen, L.M. (2007). Improving runoff modeling using satellite-derived snow cover area, Nord. Hydrol.,38: 21-32.
21
Wang, X. and Xie, H. (2009). New methods for studying the spatiotemporal variation of snow cover based on combination products of MODIS Terra and Aqua; Journal of Hydrology, 371: 192-200.
22
Wang, X.; Xie, H.; Liang, T. and Huang, X. (2009). Comparison and validation of MODIS standard and new combination of Terra and Aqua snow cover products in northern Xinjiang, China. Hydro.Process., 23: 419-429.
23
Yang, J.; Zhao, Z.; Ni, J.; Ren, L. and Wang, Q. (2012). Temporal and spatial analysis of changes in snow cover in western Sichuan based on MODIS images, Journal of Earth Sciences., 55: 1329- 1335.
24
Yuang, D. and Woo, M.K. (1999). Representativeness of local snow data for large scale hydrologic investigations, Hydrol. Process., 13: 1977-1988.
25
Zhang, G.; Xie, H.; Yao, T.; Liang, T. and Kang, S. (2012). Snow cover dynamics of four lake basins over Tibetan Plateau using time series MODIS data (2001-2010), Water resources research, 48: 1-22.
26
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد مشخصه های برف به روش های موجک و زمین آمار (مطالعۀ موردی: حوضه های آبریز شمال غرب کشور)
در این تحقیق، با بهکارگیری تبدیل موجک، به بررسی روش شبکة عصبی- موجک و زمینآمار در برآورد توزیع مکانی سه مؤلفة ارتفاع برف، چگالی برف، و ارتفاع آب معادل برف حوضههای آبریز شمال غرب کشور پرداخته شد. بدین منظور، با مدنظر قراردادن اطلاعات اندازهگیری چهارسالة (1387ـ1387 تا 1390ـ1391) سه استان آذربایجان شرقی، آذربایجان غربی، و اردبیل توانایی روش شبکة عصبی- موجک و زمینآمار ارزیابی شد. مقایسة روشهای مختلف زمینآمار نشان از برتری روش کریجینگ معمولی با نیمتغییرنمای گوسین برای مؤلفههای چگالی برف، آب معادل برف، و ارتفاع برف با آمارة میانگین مجذور مربعات خطای استاندارد (NRMSE) بهترتیب 259/0، 429/0، و 390/0 بود. با کاربرد روش شبکة عصبی- موجک خطای برآورد هر سه مؤلفه بسیار کاهش یافت؛ بهطوریکه مقدار NRMSE برای مؤلفههای چگالی برف، آب معادل برف، و ارتفاع برف بهترتیب 122/0، 002/0، و 001/0 بهدست آمد. ضمن آنکه دقت شبیهسازی نقاط حدی مؤلفههای برف به وسیلة روش شبکة عصبی- موجک افزایش یافت. بنابراین، کاربرد شبکة عصبی- موجک در مقایسه با زمینآمار در برآورد توزیع مکانی مشخصههای برف توصیه میشود.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65426_2e4205e17661e399fcb9eda08983f346.pdf
2017-09-23
409
422
10.22059/jphgr.2017.209344.1006877
آب معادل برف
چگالی برف
زمینآمار
ضخامت برف
عصبی- موجک
مریم
بیات ورکشی
m.bayat.v@gmail.com
1
استادیار گروه علوم و مهندسی خاکشناسی، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
ایلدرومی
ildoromi@gmail.com
2
دانشیار گروه مهندسی آبخیزداری دانشکدة محیط زیست و منابع طبیعی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران
AUTHOR
حمید
نوری
hamidwatershed@yahoo.com
3
استادیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده محیط زیست و منابع طبیعی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران
AUTHOR
حمید
زارع ابیانه
zareabyaneh@gmail.com
4
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
AUTHOR
ابدام، س. و فتحزاده، ع. (1392). ارزیابی روشهای زمینآماری به منظور برآورد توزیع مکانی عمق برف در مناطق نیمهخشک، مطالعة موردی حوضة آبخیز سخوید، مجلة مهندسی آبیاری و آب، 4(13): 113-124.
1
حسنزاده، ی.؛ عبدی کردانی، ا. و فاخریفرد، ا. (1391). پیشبینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکة عصبی -موجکی،آب و فاضلاب، 3: 48-58.
2
رجایی، ط. و زینیوند، ا. (1393). مدلسازی تراز آب زیرزمینی با بهرهگیری از مدل هیبرید موجک- شبکة عصبی مصنوعی (مطالعة موردی: دشت شریفآباد)، نشریةمهندسی عمران و محیط زیست، 44 (4): 63-77.
3
زارع ابیانه، ح. (1391). برآورد توزیع مکانی ارتفاع آب معادل برف و چگالی برف حوضههای آبخیز استان آذربایجان غربی، مجلةمهندسی منابع آب، 5: 1-10.
4
شفایی، م.؛ فاخریفرد، ا.؛ دربندی، ص. و قربانی، م.ع. (1392). پیشبینی جریان روزانة رودخانه با استفاده از مدل هیبرید موجک و شبکة عصبی (مطالعة موردی: ایستگاه هیدرومتری ونیار در حوضة آبریز آجیچای)، مهندسی آبیاری و آب، 4(14): 113-128.
5
طوفانی، پ.؛ مساعدی، ا. و فاخریفرد، ا. (1390). پیشبینی بارندگی با استفادة مستقیم از نظریة موجک (مطالعة موردی: ایستگاه بارانسنجی زرینگل استان گلستان)، نشریة آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 25(5): 1217-1226.
6
عباسی جندانی، ش. و فتحزاده، ع. (1394). ارزیابی روشهای درونیابی در برآورد آب معادل برف، مجلةمنابع طبیعی ایران، 68(4): 779-793.
7
فتحزاده، ع. (1387). برآورد توزیع مکانی آب معادل برف در حوضة آبریز کرج با استفاده از سنجش از دور و مدل بیلان انرژی، پایاننامة دکتری، دانشگاه تهران.
8
معروفی، ص.؛ گلمحمدی، گ.؛ محمدی، ک. و زارع ابیانه، ح. (1388). ارزیابی روشهای زمینآمار در برآورد توزیع مکانی بارش استان همدان، مجلةدانش آب و خاک، 19: 147-164.
9
نجفی، م.ر.؛ شیخیوند، ج. و پرهمت، ج. (1383). برآورد رواناب حاصل از ذوب برف در حوضههای برفگیر با استفاده از مدل SRM (مطالعة موردی حوضة سد مهاباد)، علوم کشاورزی و منابع طبیعی، 11(3): 111-122.
10
وزیری، ف. (1382). هیدرولوژی کاربردی در ایران: کتاب دوم: شناسایی یخچالهای طبیعی در ایران، انتشارات سازمان مدیریت و برنامهریزی کشور.
11
وفاخواه، م.؛ محسنی ساروی، ف.؛ مهدوی، س. و علویپناه، ک. (1387). کاربرد زمینآمار در برآورد عمق و چگالی برف در حوضة آبریز اورازان، مجلة علوم و مهندسی آبخیزداری ایران، 2(4): 49-55.
12
Abbasi Jondani, S. and Fathzadeh, A. )2015(. Assessing of interpolation methods in order to snow water equivalent estimation, Range and Watershed Management, 68(4): 779-793. (In Persian)
13
Balk, B. and Elder, K. (2000). Combining binary decision tree and geostatistical methods to estimate snow distribution in a mountain watershed, Water Resources Research, 36: 13-26.
14
Bloschl, G.; Kirnbauer, R. and Gutknecht, D. (1991). Distribution Snowmelt Simulations in an Alpine Catchment's: 1. Model Evaluation on the Basis of Snow Cover Patterns, Water Resources Research, 27: 3171-3179.
15
Cannas, B.; Fanni, A.; See, L. and Sias, G. (2006). Data preprocessing for river flow forecasting using neural networks: wavelet transforms and data partitioning, Phys Chem Earth, 31(18): 1164-1171.
16
Cline, D.W.; Bales, R.C. and Dozier, J. (1998). Estimating the spatial distribution of snow in mountain basins using remote sensing and energy balance modeling, Water Resour. Res., 34: 1275-85.
17
Dariane, A.B.; Azimi, S. and Zakerinejad, A.J. (2014). Artificial neural network coupled with wavelet transform for estimating snow water equivalent using passive microwave data, Journal of Earth System Science, 123(7): 1591-1601.
18
Ebdam, S. and Fathzadeh, A. (2013). Geostatistical methods to estimate the spatial distribution of snow depth in the watershed Skhvyd, Water and Irrigation Engineering Journal, 4(13): 113-124. (In Persian)
19
Elder, K.; Dozier, J. and Michaelsen, J. (1991). Snow accumulation and distribution in an alpine watershed, Water Resources Research, 27: 1541-1552.
20
Fathzadeh, A. (2008). Estimate the spatial distribution of snow water equivalent in Karaj basin by remote sensing and energy balance model, P.h.D. Thesis, Tehran University. (In Persian)
21
Gentile, A. and Messina, A. (2003). On the continuous wavelet transforms applied to discrete vibrational data for detecting open cracks in damaged beams, International Journal of Solids and Structures, 40: 295-315.
22
Hassanzadeh, Y.; Abdi Kordani, A. and Fakheri Fard, A. )2012(. Drought Forecasting Using Genetic Algorithm and Conjoined Model of Neural Network-Wavelet, Water and Wastewater, 3: 48-58. (In Persian)
23
Kim, T.W. and Valdes, J.B. (2003). Nonlinear model for drought forecasting based on a conjunction of wavelet transforms and neural networks, J. of Hydrologic Engineering, 8(6): 319-328.
24
Kisi, O. (2008). Stream flow forecasting using neuro-wavelet technique, Hydrol. Process., 22: 4142-4152.
25
Mallat, S. (1989). Throries for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation, IEEE Pattern Anal. and Machine Intell., 11(7): 674-693.
26
Marchand, W.D. and Killingtveit, A. (2001). Analyses of the Relation between Spatial Snow Distribution and Terrain Characteristics, 58th Eastern Snow Conference Ottawa, Ontario, Canada.
27
Marofi, S.; Golmohammadi, G.; Mohammadi, K. and Zare Abyaneh, H. (2009). Evaluation of Geostatisical Methods for Estimating Spatial Distribution of Annual Rainfall Using GIS Media in Hamedan Province, Iran, Water and Soil Science, 19: 147-164. (In Persian)
28
Marofi, S.; Tabari, H. and Zare Abyaneh, H. (2011). Predicting spatial distribution of snow water equivalent using multivariate non-linear regression and computational intelligence methods, Water Resources Management, 25: 1417–1435.
29
Merry, R.J.E. (2005). Wavelet Theory and Applications, A literature study, Eindhoven University of Technology Department of Mechanical Engineering Control Systems Technology Group.
30
Misiti, M.; Misiti, Y.; Oppenheim, G. and Poggi, J.M. (1996). Wavelet Toolbox, User's Guide, The Mathworks.
31
Najafi, M.R.; Sheikhivand, J. and Porhemmat, J. (2004). Estimation of runoff in snow cover mountainous basin by using SRM model (A case study of Mahabad Basin), Agriculture science and Natural Resources, 11(3): 111-12. (In Persian)
32
Nourani, V.; Komasi, M. and Mano, A. (2009). A Multivariate ANN-Wavelet Approachfor Rainfall–Runoff Modeling, Water Resour Manage., 23: 2877-2894.
33
Rajaee, T. and Zeynivand, A. )2014(. Modeling of Groundwater Level using ANN–Wavelet Hybrid Model (Case Study: Sharif Abad Plain), Journal of Civil and Environmental Engineering, 44(4): 73-77. (In Persian).
34
Rioul, O. and Vetterli, M. (1991). Wavelets and signal processing, IEEE SP Magazine, 14-38.
35
Shaban, A.; Faour, G.H.; Khawlie, M. and Abdallah, C. (2004). Remote sensing application to estimate volume of water in the from of snow on Mount Lebanon, Hydrological sciences Journal, 49(4): 643-653.
36
Shafaei, M.; FakheiFard, A.; Darbandi, S. and Ghorbani, M.A. (2013). Predicrion Daily Flow of Vanyar Station Using ANN and Wavelet Hybrid Procedure, Water and Irrigation Enigineering, 4(14): 113-128. (In Persian)
37
Sifuzzaman, M.; Islam, M.R. and Ali, M.Z. (2009). Application of Wavelet Transform and its Advantages Compared to Fourier Transform, Journal of Physical Sciences, 13: 121-134.
38
Tapsoba, D.; Fortin, V.; Anctil, F. and Hache, M. (2008). Use of the kriging technique with external drift for a map of the water equivalent of snow, application to the Gatineau River Basin, Canadian Journal of Civil Engineering, 32(1): 289-297.
39
Toufani, P.; Mosaedi, A. and Fakheri Fard, A. )2011(. Prediction of Precipitation Applying Wavelet Network Model (Case study: Zarringol station, Golestan province, Iran), Journal of Water and Soil, 25 (5): 1217-1226. (In Persian)
40
Tryhorn, L. and DeGaetano, A. (2012). A methodology for statistically downscaling seasonal snow cover characteristics over the Northeastern United States, International journal of Climatology, 33(12): 2728-2743.
41
Vafakhah, M.; Mohseni, F.; Mahdavi, S. and Alavi panah, K. (2008). The use of geostatistics for estimation of snow depth and density in Orazan basin, Journal of Watershed Management Science and Engineering, 2(4): 49-55. (In Persian)
42
Wang W. and Ding J. (2003). Wavelet Network Model and Its Application to the Prediction of Hydrology, Nature and Science, 1(1): 67-71.
43
Vaziri, F. (2003). Applied Hydrology in Iran,: The Management and Planning Organization (In Persian).
44
Zareabyaneh, H. (2013). Estimation of Spatial Distribution of Snow Water Equivalent and Snow Density of the West Azarbaijan Province’s Basins, Water Engineering, 5: 1-10. (In Persian)
45
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسۀ شاخص اقلیم گردشگری (TCI) و شاخص اقلیمی تعطیلات (HCI) (مطالعۀ موردی: ارومیه)
گردشگری یکی از بزرگترین بخشهای اقتصادی در سطح جهان است. برای گردشگران، آب و هوا یکی از مؤلفههای اصلی گردشگری است. هدف از این پژوهش ارزیابی شرایط اقلیم گردشگری شهر ارومیه با استفاده از شاخص اقلیم تعطیلات (HCI) و شاخص اقلیم گردشگری (TCI) و مقایسة این دو شاخص برای مشخصکردن تأثیر عناصر اقلیمی بر فعالیت گردشگری است. برای محاسبة این شاخصها از دادههای روزانة حداکثر دمای هوا، میانگین دمای هوا، حداقل رطوبت نسبی، میانگین رطوبت نسبی، بارش، پوشش ابر، ساعات آفتابی، و سرعت باد در دورة زمانی 1981ـ2010 استفاده شده است. نتایج این مطالعه نشان میدهد هر دو شاخص TCIو HCI دارای اوج تابستانهاند و در ماههای ژوئن، ژوئیه، آگوست، و سپتامبر شرایط ایدهآلی برای گردشگری و تفریح دارند. مقایسة دو شاخص در ارزیابی شرایط اقلیمی نشان داد که عمدتاً امتیازات شاخص HCI در بیشتر مواقع بیشتر از TCI است. علت اختلاف امتیاز بین دو شاخص اختلاف در وزن مؤلفهها و سیستم رتبهدهی متغیرهاست. در کل، میتوان گفت شاخص HCI به دلیل ارزیابی دقیقتر شرایط آب و هوا برای گردشگری و همچنین توجه به آرای گردشگران در شناسایی شرایط ایدهآل اقلیمی بهتر از شاخص TCI است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65427_081652839bb170095016adacb942b0cc.pdf
2017-09-23
423
439
10.22059/jphgr.2017.215742.1006934
ارومیه
اقلیم گردشگری
شاخص اقلیم تعطیلات (HCI)
شاخص اقلیم گردشگری (TCI)
گردشگری
خدیجه
جوان
kjavan20@gmail.com
1
استادیار آب و هواشناسی، گروه جغرافیا، دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
جوان، خ.؛ شیخالاسلامی، ع.؛ یوسفی، س. و سلمانزاده، ب. (1393). برنامهریزی توسعة اکوتوریسم در استان کردستان با بهرهگیری از شاخصهای زیستاقلیمی، چشمانداز زاگرس، 6(20): 21ـ41.
1
حیدری، ح. و جوان، خ. (1391). ارزیابی شرایط اقلیمی شمال غرب ایران برای توسعة صنعت گردشگری، فصلنامة گردشگری و چشمانداز آینده، ش4.
2
ساری صراف، ب.؛ جلالی، ط. و جلال کمالی، آ. (1389). پهنهبندی کلیماتوریسم منطقة ارسباران با استفاده از شاخص TCI، فضای جغرافیایی، 10(30): 63ـ88.
3
سعیدی، ع.؛ عطایی، ه. و علوینیا، ف. (1391). ارزیابی اقلیم آسایش استان خوزستان با استفاده از مدل TCI، 10(34): 277ـ298.
4
سلمانی مقدم، م. و جعفری، م. (1394). ارزیابی اقلیم آسایش گردشگری استان زنجان با استفاده از شاخص TCI و تکنیک GIS، فضای گردشگری، 5(17): 133ـ151.
5
عبدالهی، ع.الف. (1394). تحلیل فضایی اقلیم آسایش گردشگری استان کرمان با استفاده از مدل TCI در محیط GIS، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 39: 93ـ116.
6
فرجزاده، م. و احمدآبادی، ع. (1389). ارزیابی و پهنهبندی اقلیم گردشگری ایران با استفاده از شاخص اقلیم گردشگری (TCI)، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 71: 31ـ42.
7
قنبری، س. و کریمی، ج. (1392). بررسی تغییرات شاخص اقلیم گردشگری (TCI) در استان اصفهان دورة زمانی (1967ـ2005)، برنامهریزی منطقهای، 3(12): 71ـ82.
8
گندمکار، الف. (1389). برآورد و تحلیل شاخص اقلیم گردشگری در شهرستان سمیرم با استفاده از مدل TCI، جغرافیای طبیعی، 3(8): 99ـ110.
9
یزدانپناه، ح.؛ عبدالهزاده، م. و پورعیدیوند، ل. (1392). مطالعة شرایط اقلیمی برای توسعة توریسم با استفاده از شاخص TCI (نمونة موردی: استان آذربایجان شرقی)، جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 24(1): 89ـ108.
10
Abdollahi, A.A. (2016). Spatial analysis of the Kerman Province's tourism climate comfort using TCI by GIS, Journal of applied researches in geographical sciences, 15(39): 93-116. (In Persian)
11
Amelung, B. and Moreno, A. (2009). Impacts of climate change in tourism in Europe. PESETA-Tourism study, JRC Scientific and Technical Reports EUR, 24114.
12
Amelung, B. and Nicholls, S. (2014). Implications of climate change for tourism in Australia, Tourism Management, 41: 228-244.
13
Amelung, B. and Viner, D. (2006). Mediterranean tourism: exploring the future with the tourism climatic index, Journal of sustainable tourism, 14(4): 349-366.
14
Amelung, B.; Nicholls, S. and Viner, D. (2007). Implications of global climate change for tourism flows and seasonality, Journal of Travel research, 45(3): 285-296.
15
Cengiz, T.; Akbulak, C.; Çalışkan, V. and Kelkit, A. (2008). Climate comfortable for tourism: A case study of Canakkale, In Third International Conference on Water Observation and Information System for Decision Support, Ohrid, Macedonia.
16
De Freitas, C.R.; Scott, D. and McBoyle, G. (2008). A second generation climate index for tourism (CIT): specification and verification, International Journal of Biometeorology, 52(5): 399-407.
17
Farajzadeh, H. and Matzarakis, A. (2009). Quantification of climate for tourism in the northwest of Iran, Meteorological Applications, 16(4): 545.
18
Farajzadeh, M. and Ahmadabadi, A. (2010). Assessment and Zoning of Tourism Climate in Iran using TCI, Physical geography research, 71: 31-42. (In Persian)
19
Gandomkar, A. (2010). Estimation and analysis of Tourism Climate in Semirom using TCI, Physical geography, 3(8): 99-110. (In Persian)
20
Ghanbari, S. and Karimi, J. (2013). Assessment of changes in Tourism Climate Index (TCI) in Isfahan during 1976- 2005, Regional Planning, 3(12): 71-82. (In Persian)
21
Heidari, H. and Javan, Kh. (2012). Assessment of the climate for the development of Tourism Industry in the North West of Iran, Tourism and future landscape, Vol. 4 (In Persian)
22
Hein, L. (2007). The impact of climate change on tourism in Spain, Working paper/CICERO-Senter for klimaforskning http://urn. nb. no/URN: NBN: No-3646.
23
Hein, L.; Metzger, M.J. and Moreno, A. (2009). Potential impacts of climate change on tourism; a case study for Spain, Current Opinion in Environmental Sustainability, 1(2): 170-178.
24
Javan, Kh., Sheikholeslami, A., Yousefi, S. and Salmanzadeh, B. (2014). Planning the development of ecotourism in Kordestan Province using bioclimatic indices, Landscape Zagros, 6(20): 21-41. (In Persian)
25
Lin, T.P. and Matzarakis, A. (2011). Tourism climate information based on human thermal perception in Taiwan and Eastern China, Tourism Management, 32(3): 492-500.
26
Matzarakis, A.; Endler, C. and Nastos, P.T. (2014). Quantification of climate-tourism potential for Athens, Greece–recent and future climate simulations, Global NEST Journal, 16(1): 43-51.
27
Mieczkowski, Z. (1985). The tourism climatic index: a method of evaluating world climates for tourism, The Canadian Geographer/Le Géographe canadien, 29(3): 220-233.
28
Moreno, A. (2010). Mediterranean tourism and climate (change): A survey-based study, Tourism and Hospitality Planning & Development, 7(3): 253-265.
29
Nicholls, S. and Amelung, B. (2008). Climate change and tourism in Northwestern Europe: Impacts and adaptation, Tourism analysis, 13(1): 21-31.
30
Olya, H.G. and Alipour, H. (2015). Risk assessment of precipitation and the tourism climate index, Tourism Management, 50: 73-80.
31
Perch-Nielsen, S.L.; Amelung, B. and Knutti, R. (2010). Future climate resources for tourism in Europe based on the daily Tourism Climatic Index, Climatic change, 103(3-4): 363-381.
32
Roshan, G.; Rousta, I. and Ramesh, M. (2009). Studying the effects of urban sprawl of metropolis on tourism-climate index oscillation: A case study of Tehran city, Journal of Geography and Regional Planning, 2(12): 310.
33
Rutty, M. and Scott, D. (2010). Will the Mediterranean become “too hot” for tourism? A reassessment, Tourism and Hospitality Planning & Development, 7(3): 267-281.
34
Rutty, M. and Scott, D. (2015). Bioclimatic comfort and the thermal perceptions and preferences of beach tourists, International journal of biometeorology, 59(1): 37-45.
35
Saeedi, A.; Atayi, H. and Alavinia, F. (2012). Assessment of tourism climate in Khoozestan Province using TCI, Geography, 10(34): 277-298. (In Persian)
36
Salmani, M. and Jafari, M. (2014). Assessment of tourism climate in Zanjan Province using TCI and GIS, Tourismspace, 5(17): 133-151. (In Persian)
37
SariSarraf, B.; Jalali, T. and JalalKamali, A. (2010). Zoning of climatourism in Arsbaran Using TCI, Geographic space, 10(30): 63-88. (In Persian)
38
Scott, D.; Gössling, S. and De Freitas, C.R. (2008). Preferred climates for tourism: case studies from Canada, New Zealand and Sweden. Climate Research, 38(1), pp.61-73.
39
Scott, D. and McBoyle, G. (2001). December. Using a ‘tourism climate index’to examine the implications of climate change for climate as a tourism resource, In Proceedings of the first international workshop on climate, tourism and recreation (pp. 69-88). Freiburg,, Germany: Commission on Climate, Tourism and Recreation, International Society of Biometeorology.
40
Scott, D.; McBoyle, G. and Schwartzentruber, M. (2004). Climate change and the distribution of climatic resources for tourism in North America, Climate research, 27(2): 105-117.
41
Scott, D.; Rutty, M.; Amelung, B. and Tang, M. (2016). An inter-comparison of the holiday climate index (HCI) and the tourism climate index (TCI) in Europe, Atmosphere, 7(6): 80.
42
United Nations World Tourism Organization (UNWTO) (2009). From Davos to Copenhagen and Beyond: Advancing Tourism’s Response to Climate Change – UNWTO Background Paper, Retrieved November 23, 2011, from http://sdt.unwto.org/sites/all/files/docpdf/
43
United Nations World Tourism Organization (UNWTO) (2015). UNWTO Tourism Highlights. Available online: http://www.e-unwto.org/doi/pdf/10.18111/9789284416899.
44
Whittlesea, E. and Amelung, B. (2010). Cost-a South West: What could tomorrow’s weather and climate look like for tourism in the South West of England. National Case Study. Exeter, UK: South West Tourism, Ukclimateprojections. defra. gov. uk/images/stories/Case_studies/CS_SWTourism. pdf.
45
Yazdanpanah, H.; Abdollahzadeh, M. and PoorEidivand, L. (2013). Study of climate conditions for tourism development using TCI (Case study: East Azarbaijan), Geography and Environmental Planning, 24(1): 89-108. (In Persian)
46
Yu, G.; Schwartz, Z. and Walsh, J.E. (2009). Effects of climate change on the seasonality of weather for tourism in Alaska, Arctic, pp.443-457.
47
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی امکان بهرهگیری از انرژی باد در استان سیستان و بلوچستان
هدف از پژوهش حاضر، تعیین پتانسیل انرژی باد و انتخاب نقاط بهینه برای احداث نیروگاه بادی با استفاده از آمار هشت ایستگاه سینوپتیک استان سیستان و بلوچستان است. بدین منظور، از دادههای سهساعتة سرعت باد در ارتفاع 10 متری از سطح زمین در طی دورة آماری 2005ـ2014 استفاده شد. احتمال تجربی دادهها با استفاده از تابع توزیع ویبول محاسبه شد. سپس، با استفاده از قانون یکهفتم نیرو، اطلاعات باد در ارتفاع 10 متری به ارتفاع 50 متری تبدیل شد و پتانسیل انرژی باد در هر دو ارتفاع یادشده تحلیل شد. همچنین، بر اساس آمار بلندمدت، روند تغییرات زمانی سرعت باد در مقیاس ماهانه و سالانه بررسی شد. نتایج تحلیل روند نشان داد ایستگاههای ایرانشهر، زابل، زهک، و زاهدان بهترتیب دارای بیشترین روند مثبت معنیدار ماهانهاند. در مقیاس سالانه، فقط زابل و ایرانشهر دارای روند مثبت معنیدارند. از طرفی، نتایج نشان داد که ایستگاههای زابل، زهک، و کنارک قابلیت مناسبی برای استقرار توربینهای تجاری دارند. ایستگاه زابل با حداکثر مقدار چگالی توان باد (513 وات بر متر مربع) در ارتفاع 50 متری و حداکثر احتمال موجودیت باد با سرعت بین 3 تا 25 متر بر ثانیه مناسبترین مکان برای بهرهبرداری از انرژی باد تشخیص داده شد.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65428_dfc75a9cb8c5c3cf5fd9dff7643b1574.pdf
2017-09-23
441
455
10.22059/jphgr.2017.218706.1006952
پتانسیل انرژی باد
تحلیل روند
توزیع ویبول
چگالی توان باد
پریسا
کهخامقدم
keykhamoghadam.parisa@gmail.com
1
مربی و عضو هیئت علمی گروه مهندسی آب، دانشکدة آب و خاک، دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
معصومه
دلبری
masoomeh.delbari@uoz.ac.ir
2
دانشیار و عضو هیئت علمی گروه مهندسی آب، دانشکدة آب و خاک، دانشگاه زابل
AUTHOR
انتظاری، ع. و اسدی، م. (1394). توانسنجی نیروگاههای بادی در استان سیستان و بلوچستان با روش فازی- ای. اچ. پی.، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 30(30): 67ـ84.
1
امیدوار، ک. و دهقان طزرجانی، م. (1391). پتانسیلسنجی و برآورد مشخصههای نیروی باد برای تولید انرژی در ایستگاههای همدیدی استان یزد، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 27(2): 149ـ168.
2
دلبری، م.؛ کهخامقدم، پ.؛ محمدی، ا. و احمدی، ت. (1395). برآورد الگوی پراکنش مکانی سرعت باد برای پتانسیلیابی تولید انرژی بادی در ایران، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 48(2): 265ـ285.
3
رفاهی، ح. (1385). فرسایش بادی و کنترل آن، تهران: انتشارات دانشگاه تهران.
4
قهرمان، ن. و قرهخانی، ا. (1389). بررسی روند تغییرات زمانی سرعت باد در گسترة اقلیمی ایران، مجلة آبیاری و زهکشی ایران، 4(1):31ـ43.
5
گندمکار، ا. (1388). ارزیابی انرژی پتانسیل باد در کشور ایران. مجلة جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 36(4):85ـ100.
6
محمدی، ح.؛ رستمی جلیلیان، ش،؛ تقوی، ف. و شمسیپور، ع.ا. (1391). پتانسیلسنجی انرژی باد در استان کرمانشاه، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 44(2): 19ـ32.
7
Adokoga, L.O. and Adewale, A.A. (1992). Wind energy potential of Nigeria, Renewable Energy, Vol. 2.
8
Alamdari, P.; Nematollahi, O. and Mirhosseini, M. (2012). Assessment of WindEnergy in Iran: A Review, Renewableand Sustainable Energy Reviews, 16(1): 836-860.
9
Al-Nassar, W. and et al. (2005). Potential wind power generation in the State of Kuwait, Renewable Energy, 30: 2149-2161.
10
Bagiorgas, H.S. and et al. (2007). Electricity generation using wind energy conversion systems in the area of Western Greece, Energy Conversion and Management, Vol. 48.
11
Celluraa, M.; Cirrincioneb, G.; Marvugliaa, A.; Miraouic, A. (2008). Wind speed spatial estimation for energy planning in Sicily: Introduction and statistical analysis, Renewable Energy, 33: 1237-1250.
12
Chang, T.J.; Wu, Y.T.; Hsu, H.Y.; Chu, C.R. and Liao, C.M. (2002). Assessment of wind characteristics and wind turbine characteristics in Taiwan, Renewable Energy, 28: 851-871.
13
Daniel, AR. and Chen, AA. (1991). Stochastic simulation and forecasting of hourly average wind speed sequences in Jamaica, Sol Energy, 46: 1-11.
14
Delbari, M.; Kahkhamoghadam, P.; Mohamadi, E. and Ahmadi, T. (2016). Estimating the spatial distribution pattern of wind speed for assessment of wind energy potential in Iran, Physical Geography research Quarterly, 48(2): 265-285. (In Persian)
15
Entezari, A. and Asadi, M. (2015). The feasibility of wind power plant in Sistan and Baluchistan province by fuzzy method, Geographical Research Quarterly, 30(30): 67-84. (In Persian)
16
Ernest, W. P. and Hennessey, J. P. J. (1978). On the use of power laws for estimates of wind power potential, J. Appl, Meteorology. Vol. 17.
17
Eskin, N.; Artar, H. and Tolun, S. (2008). Wind energy potential of Go¨ kc-eada Island in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12: 839-851.
18
Gandomkar, A. (2008). Wind energy potential estimation in Iran, Geography and Environmental Planning, 36(4): 85-100. (In Persian)
19
Ghahreman, N. and Gharekhani, A. (2010). Trend analysis of mean wind speed in differentclimatic regions of Iran, Iranian Journal Irrigation and drainage, 4(1): 31-34. (In Persian)
20
Gilbert, R.O. (1987). Statistical methods for environmental pollution monitoring, John Wiley and Sons. New York.
21
Hollander, M.; Wolfe, D.A. and Chicken, E. (2013). Nonparametric statistical methods, Third Edition. John Wiley and Sons. New York.
22
Kendall, M.G. 1975. Rank Correlation Methods, 4th edition, Charles Griffin, London.
23
Keyhani, A.; Ghasemi-Varnamkhasti, M.; Khanali, M. and Abbaszadeh, R. (2010). Anassessment of wind energy potential as a power generation source in the capital of Iran, Tehran, J. Energy, 35: 188-201.
24
Manwell JF; McGowan JG and Rogers AL. (2002). Wind energy explained: theory, designand application, Amherst, USA: John Wiley & Sons, 689.
25
Mohammadi, H.; Rostami Jalilian, SH.; Taghavi, F. and Shamsipour, A.A. (2012). Evaluation of energy potential in Kermanshah province,Physical Geography research Quarterly, 80(2): 19-32.(In Persian).
26
Mostafaeipour, A.; Jadidi, M.; Mohamadi, K. and Sedaghat, A. (2014). An analysis wind energy potential and economic evaluation in Zahedan, Iran, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 30: 641-650.
27
Omidvar, K. and Dehghantarjani, M. (2012). Evaluation and estimating features of wind power for energy production synoptic stations in Yazd province, Geographical Research Quarterly, 27(2): 149-168. (In Persian)
28
Rahmani, K.; Kasaeian, A.; Fakoor, M.; Kosari, A. and Alavi, SB. (2014). Wind power assessment and site matching of wind turbines in Lootak of Zabol, International journal of renewable energy research, 4(4).
29
Refahi, H. (2006). Wind erosion and conservation, Tehran University Press, 320.(IN Persian).
30
Sen, P.K. (1968). On a class of aligned rank order tests in two-way layouts, The Annals of Mathematical Statistics, 1115-1124.
31
Saeidi, D.; Mirhosseini, M.; Sedaghat, A. and Mostafaeipour, A. (2011). Feasibility Study ofWind Energy Potential inTwo Provinces of Iran: North and South Khorasan, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(8): 3558-3569.
32
Stevens, M.J.M, and Smulders P.T. (1979). The estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy utilization purposes, Wind Eng, 3(2):132-145.
33
Tackle, ES. and Brown, JM. (1978). Note onthe use of Weibull statistics to characterize wind speed data, J. Appl Meteorol, 17: 556-559.
34
Weisser, D. (2003). A wind energy analysis of Granada: an estimation using the Weibull density, Renewable Energy, 28: 1803-1812.
35
Yue, S.; Pilon, P. and Cavadias, G. (2002). Power of the Mann–Kendall and Spearman's rho tests for detecting monotonic trends in hydrological series, Journal of hydrology, 259(1): 254-271.
36
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل سریهای زمانی بارشهای فصلی در ایران
امروزه مدیریت منابع آب از اهمیت ویژهای برخوردار است. از این رو، مطالعة بارش، بهمنزلة مهمترین منبع تأمین آب، در مقیاس زمانی و مکانی بسیار حائز اهمیت است. این پژوهش در پی تحلیل، ارزیابی، و شناسایی رفتار بارش فصلی است. بدین منظور، دادههای بارش 67 ایستگاه سینوپتیک کشور با دورۀ آماری سیساله (1985ـ2014) استخراج شد. سریهای زمانی بارش بررسی شد و بهترین مدل بر اساس ملاک اطلاع آکائیک به سری دادههای هر ایستگاه برازش داده شد. صحت و کفایت مدلهای برازششده به کمک نمودار ماندههای استانداردشده، نمودار تابع خودهمبستگی ماندههای مدل، و آزمون لیونگ- باکس ارزیابی شد. مرتبههای اتورگرسیو، میانگین متحرک، و مرتبههای تفاضلی فصلی و بینفصلی حاصل از مدلهای برازششده برای بررسی وابستگی بارشهای فصلی و بینفصلی و تحلیل روند سریهای زمانی بارش فصلی بررسی شد. نتایج نشان داد برای همة ایستگاههای مورد مطالعه (جز بوشهر، شهرکرد، بیرجند، امیدیه آغاجاری، و رشت) مدل ساریما کفایت مناسبی دارد. نتایج بهدستآمده از بررسی مرتبههای فصلی نیز نشان داد که بهجز ایستگاههای کاشان، آبعلی، دوشانتپه، سمنان، و شاهرود در بقیة ایستگاهها بارشها از الگوهای فصلی تبعیت میکنند. همچنین، در بیشتر ایستگاههای مورد مطالعه (93%) روند کاهشی یا افزایشی معناداری در سری زمانی بارش فصلی مشاهده نشده است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65429_de4fedf0ae2bdb1d31de15171d8359a5.pdf
2017-09-23
457
475
10.22059/jphgr.2017.214709.1006926
ایران
بارش فصلی
روند
کفایت مدل
ملاک اطلاع آکائیک
مدل ساریما
جعفر
معصوم پور سماکوش
j.mclimate27@gmail.com
1
استادیار گروه جغرافیا، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
عبدالله
جلیلیان
abdullah.jalilian@gmail.com
2
استادیار گروه آمار، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
احترام
یاری
ehteramyari@gmail.com
3
کارشناس ارشد اقلیم شناسی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
آذرخشی، م.؛ فرزادمهر، ج.؛ اصلاح، م. و صحابی، ح. (1392). بررسی روند تغییرات سالانه و فصلی بارش و پارامترهای دما در مناطق مختلف آب و هوایی ایران، نشریة مرتع و آبخیزداری، 66(1): 1ـ16.
1
چتفیلد، ک. (1381). مقدمهای بر تحلیل سریهای زمانی، ترجمة حسینعلی نیرومند و ابوالقاسم بزرگنیا، چ2، مشهد: انتشارات دانشگاه فردوسی مشهد.
2
حسینعلیزاده، م.؛ حسنعلیزاده، ن.؛ بابانژاد، م. و رضانژاد، م. (1393). پیشبینی بارش ماهانه با استفاده از بستههای تخصصی سریهای زمانی در محیط، نرمافزار ) R مطالعة موردی: ایستگاه ارازکوسة استان گلستان(، نشریة حفاظتوبهرهبرداریازمنابعطبیعی، 2(2): 1ـ12.
3
داداشی رودباری، ع.ع. و کیخسروی کیانی، م. (1395). واکاوی مکانی و زمانی روند بارش سالانة ایران طی سالهای 1329 تا 1386، مجلة محیط زیست و منابع آب، 2(2): 111ـ121.
4
دودانگه، ا.؛ عابدی کوپایی، ج. و گوهری، س.ع. (1391). کاربرد مدلهای سری زمانی به منظور تعیین روند پارامترهای اقلیمی در آینده در راستای مدیریت منابع آب، علوم آب و خاک (علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی)، 16(59): 59ـ74. رضیئی، ط.؛ دانش کارآراسته، پ. و ثقفیان، ب. (1384). بررسی روند بارندگی سالانه در مناطق خشک و نیمهخشک مرکزی و شرقی ایران، دوماهنامة آب و فاضلاب، 16(2): 73ـ81.
5
شریفان، ح. و قهرمان، ب. (1386). ارزیابی پیشبینی باران با بهکارگیری تکنیک ساریما در استان گلستان، علوم کشاورزی و منابع طبیعی، 3: 1ـ14.
6
شعبانی، ب.؛ موسوی بایگی، م.؛ جباری نوقابی، م. و قهرمان، ب. (1392). مدلسازی و پیشبینی دمای حداکثر و حداقل ماهانة دشت مشهد با استفاده از مدهای سری زمانی، نشریة آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 27(5): 896ـ906.
7
شفیعی، م.؛ قهرمان، ب.؛ انصاری، ح. و شریفی، م.ب. (1390). شبیهسازی تصادفی شدت خشکسالی بر اساس شاخص پالمر، مدیریت آب و آبیاری، 1(1): 1ـ13.
8
صلاحی، ب. و ملکی مرشت، ر. (1394). پیشبینی و تحلیل تغییرات بارشهای ماهانة شهرستان اردبیل با استفاده از مدلهای آریما، اتورگرسیو و وینترز، نشریة آب و خاک، 29(5): 1391ـ1405.
9
عبداللهنژاد، ک. (1394). مدلهای تصادفی سری زمانی در پیشبینی بارندگی ماهانه (مطالعة موردی: ایستگاه هاشمآباد گرگان)، مجلة آمایشجغرافیاییفضا، 5(17): 15ـ25.
10
علیجانی، ب. و رمضانی، ن. (1381). پیشبینی خشکسالیها و ترسالیهای استان مازندران با استفاده از مدل باکس- جنکینز، پژوهشهای جغرافیایی، یادنامة دکتر احمد مستوفی، ص155ـ 169.
11
فرجزاده، م. (۱۳۸۶). تکنیکهای اقلیمشناسی، تهران: سمت.
12
گلابی، م.ر.؛ آخوندی، ع.م.؛ رادمنش، ف. و کاشفیپور، م. (1393). مقایسة دقت پیشبینی مدلهای باکس- جنکینز در مدلسازی بارندگی فصلی (مطالعة موردی: ایستگاههای منتخب استان خوزستان)، تحقیقات جغرافیایی، 29(3): 61ـ72.
13
معروفی، ص.؛ ختار، ب.؛ صادقیفر، م.؛ پارسافر، ن. و ایلدورمی، ع.ر. (1393 الف). پیشبینی خشکسالی با استفاده از سری زمانی ساریما و شاخص SPI در ناحیة مرکزی استان همدان، نشریة پژوهشآبدرکشاورزی، 28(1): 213ـ 225.
14
معروفی، ص.؛ سقائی، ص.؛ ارشاد فتح، ف. و ختار، ب. (1393 ب). ارزیابی مدلهای سری زمانی به منظور برآورد متوسط دمای ماهانه در ایستگاههای سینوپتیک قدیمی ایران طی دورة آماری 1977ـ2005، نشریة دانش آب و خاک، 24(4): 215-226.
15
موحدی، س.؛ عساکره، ح.؛ سبزیپرور، ع.ا.؛ مسعودیان، ا. و مریانجی، ز. (1392). بررسی تغییرات الگوی فصلی بارندگی در استان همدان، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 28(2): 33ـ48.
16
ناظری تهرودی، م.؛ خلیلی، ک. و احمدی، ف. (1395). تحلیل روند تغییرات ایستگاهی و منطقهای بارش نیم قرن اخیر کشور ایران، نشریة آب و خاک، 30(2): 643ـ654.
17
Abdolahnezhad, K. (2015). Forecasting of Monthly Sum-raining by Stochastic Models in Time Series, Geographical Planning of Space Quarterly Journal, 5(17): 15-25.
18
Abu Zafor, M.D.; Chakraborty, A.; Muniruzzaman, SH.M.D. and Mojumdar, S.R. (2016). Rainfall Forecasting in Northeastern part of BangladeshUsing Time Series ARIMA Model, Research Journal of Engineering Sciences, 5(3): 17-31.
19
Afrifa-Yamoah E.; Bashiru I.I.S. and Azumah, K. (2016). SARIMA Modelling and Forecasting of Monthly Rainfall in the Brong Ahafo Region of Ghana, World Environment, 6(1):1-9.
20
Alijani, B. and Ramezani, N. (2002). The Predicted droughts and Wet Periods of Mazandaran province using the Box-Jenkins, Geography Research (Reminder doctor Ahmed Mostofi), 155-169.
21
Azarakhshi, M.; Farzadmehr, J.; Eslah, M. and Sahabi, H. (2103). An Investigation on Trends of Annual and Seasonal Rainfall and Temperature in Different Climatologically Regions of Iran, Journal of Range and Watershed Management, 66(1): 1-16.
22
Bari, S.H.; Rahman, M.T.; Hussain, M.M. and Ray, S. (2015). Forecasting Monthly Precipitation in Sylhet City Using ARIMA Model, Civil and Environmental Research, 7(1): 69-77.
23
Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976).Time Series Analysis: Forecasting and Control, Third Edition, holden-day.
24
Bozorgnia, A. and Niromand, H.A. (1993). Time Series Analysis, Ferdowsi University Press.
25
Chang, X.; Gao, M.; Wang, Y. and Hou, X. (2012). Seasonal Autoregressive Integratedmoving average model for Precipitation time series, Journal of Mathematics and Statistics, 8(4): 500-505.
26
Chetfild, K. (2002). Introduction to Time Series Analysis, Translated by Niromand, H.A and Bozorgnia, A., Ferdowsi University Press.
27
Chiew, F.H.S.; Stewardson, M.J. and McMahon, T.A. (1993). Comparison of six rainfall-runoff modeling approaches, Journal of Hydrology, 147: 1-36.
28
Chowdhury, S. and Biswas, A. (2016). Development of a Monthly Rainfall Prediction Model Using Arima Techniques in Krishnanagar Sub-Division, Nadia District, West Bengal, International journal of Engineering Studies and Technical Approach, 2(2):18-26.
29
Dadashi Roudbari, A.A. and Keykhosravi Kiani, M. (2016). Analysis of the Spatial and Temporal Trend of Annual Rainfall in Iran during 1950-2007, Journal of Environment and Water Engineering, 2(2): 111-207.
30
Dodangeh, S.; Abedi Koupai, J. and Gohari, S.A. (2012). Application of Time Series Modeling to Investigate Future Climatic Parameters Trend for Water Resources Management Purposes, Journal of Water and Soil Sciences (Science and Technology of Agriculture and Natural Resources), 16(59): 59-74.
31
Fallah Ghalhari, GH.A.; Bayatani, F. and Fahiminezhad, E. (2015). Comparing the Forecasting Accuracy of theBox–Jenkins Models in ModelingSeasonal Precipitation(Case Study: The South of Kerman Province, Iran), Journal of Applied Environmentaland Biological Sciences, 5(12): 64-78.
32
Fallah Ghalhari, GH.A.; Bayatani, F. and Fahiminezhad, E. (2015). Comparing the Forecasting Accuracy of theBox–Jenkins Models in ModelingSeasonal Precipitation(Case Study: The South of Kerman Province, Iran), Journal of Applied Environmentaland Biological Sciences, 5(12): 64-78.
33
Golabi, M.R.; Akhondali, A.M.; Radmanesh, F. and Kashefipoor, M. (2014). The Forecasting Accuracy Comparison of Box-Jenkins Models in Modeling the Seasonal Rainfall (Case study: Selected Stations in Khozestan Province), Geographical Research, 29(3): 61-72.
34
Hosseinalizadeh, M.; Hassanalizadeh, N.; Babanezhad, M. and Rezanezhad, M. (2014). Monthly Precipitation Forecast by Time Series Packages in R Environment (Case study: Arazkooseh station of Golestan province), Journal of Conservation and Utilization of Natural Resources, 3(2): 1-12.
35
Kaushik, I. and Singh, S.M. (2008). Seasonal ARIMA model for forecasting of monthly rainfall and temperature, Journal of Environmental Research and Development, 3(2): 2: 506 -514.
36
Kibunja, H.W.; Kihoro, J.M.; Orwa, G.O. and Yodah, W.O. (2014). Forecasting Precipitation Using SARIMA Model: A Case Study of Mt. Kenya Region, Mathematical Theory and Modeling, 4(11): 50-58.
37
Mahsin, M.d.; Akhter, Y. and Begum, M. (2012). Modeling rainfall in Dhaka division of bangladesh using time series analysis, Journal of Mathematical Modelling and Application, 1(5): 67-73.
38
Majid-Ali, S. (2013). Time Series Analysis of Baghdad Rainfall Using ARIMA Method, Iraqi Journal of Science, 54(4): 1136-1142.
39
Marofi, S.; Khatar, B.; Sadeghifar, M.; Parsafar, N. and Ildoromi, A.R. (2015). The Prediction of Drought Using the SARIMA time series and index SPI, In the Central Region of the Hamedan Province, Journal of Water Research in Agriculture, 28(1): 213-225.
40
Marofi, S.; Saghaei, S.; Ershadfath, F. and Khatar, B. (2014). Evaluating Time Series Models to Estimate Monthly Temperature of Iran’s Old Synoptic Stations During 1977-2005, Water and Soil Science, 24(4): 215-226.
41
Mishra, A.K. and Desai, V.R. (2005). Drought forecasting using stochastic models, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 19(5): 326-339.
42
Mohamed, T.M. and Ibrahim, A.A. (2016). Time Series Analysis of Nyala Rainfall Using ARIMA Method, Journal of Science and Technology, 17(1): 5-11.
43
Movahedi, S.; Asakereh, H.; Sabziparvar, A.A.; Masodian, A. and Maryanaji, Z. (2013). Investigating the Changes of Seasonal Rainfall Pattern in Hamedan Province, Geographical Researches Quarterly Journal, 28(109): 33-48.
44
Naill, P.E. and Momani, M. (2009). Time series model for Rainfall data in Jordan: a case study for using time series, American Journal of Environmental Sciences, 5(5): 599-604.
45
Nazeri Tahrudi, M.; Khalili, K. and Ahmadi, F. (2016). Spatial and Regional Analysis of Precipitation Trend over Iran in the Last Half of Century, Journal of Water and Soil, 30(2): 643-654.
46
Raziei, T.; Daneshkar Arasteh, P. abd Saghafian, B. (2005). Annual Rainfall Trend Analysis in Arid and Semi-arid Regions of Central and Eastern Iran, Journal of Water and Wastewater, 16(2)(Serial number: 54): 73-81.
47
Shabani, B.; Mousavi Baygi, M.; Jabari Noghabi, M. and Ghareman, B. (2013). Modeling and Prediction of Monthly Max & MinTemperatures of Mashhad Plain Using Time Series Models, Journal of Water and Soil, 27(5): 896-906.
48
Shafiei, M.; Ghahraman, B.; Ansari, H. and Sharifi, M.B. (2011). Stochastic Simulation of Drought Severity Based on Palmer Index, Journal of Water and Irrigation Management, 1(1): 1-13.
49
Sharifan, H. and Ghahraman, B. (2007). Evaluation of rainfall forecasting in Golestan province using time series, Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 14(3): 196-209.
50
Zakaria, S.; Al-Ansari, N.; Knutsson, S. and Al-Badrany, T. (2012). ARIMA Models for weekly rainfall in the semi-arid Sinjar District at Iraq, Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering, 1(3): 25-55.
51
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی نقش باد 120 روزۀ سیستان در وزش دمایی شرق و جنوب شرق ایران
برای بررسی اثرهای دمایی باد 120 روزة سیستان طی دورة 1993ـ2012 با استفاده از آزمون تحلیل عاملی و خوشهبندی دو الگوی اصلی وزش باد شمالی (باد 120 روزة سیستان) و باد شرقی شناسایی شد و مشخص گردید که در الگوهایی با وزش باد شرقی هستهای از وزش دمایی منفی در شرق ایران و مرکزی از وزش دمایی مثبت در مناطق مرکزیتر فلات ایران شکل میگیرد. این وزش منفی جنوب شرق ایران را دربر نمیگیرد که سبب افزایش دمای منطقه میشود. در الگوهایی با وزش باد شمالی هستهای از وزش دمایی منفی در شرق و جنوب شرق ایران شکل میگیرد و حرارت را از این مناطق به دریای عمان و بخش شرقی دریای عرب انتقال میدهند. این هستة وزش دمایی منفی شکلگرفته 4ـ6 درجه نسبت به الگوهای باد شرقی در مناطق جنوبیتر قرار میگیرد و باعث کاهش دمای هوا در مناطق شرقی و جنوب شرقی ایران میشود و استوای حرارتی را در این منطقه از کرة زمین به عرضهای جنوبیتر جابهجا میکند. در حالیکه در الگوهایی با وزش باد شرقی استوای حرارتی در عرضهای شمالیتر و بر روی جنوب شرق و حتی شرق مرکزی ایران مستقر میشود و سبب افزایش دمای این مناطق نسبت به غرب، جنوب غرب، و الگوهای وزشی باد شمالی میشود.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65430_29d74677ff62bc1c8a5965debbed0525.pdf
2017-09-23
477
489
10.22059/jphgr.2017.210594.1006891
ایران
باد 120 روزة سیستان
وزش دمایی
همدید
شعیب
آب خرابات
kharabatian@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
مصطفی
کریمی
mostafakarimi.a@ut.ac.ir
2
استادیار آب و هواشناسی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
امان اله
فتح نیا
a_fatnia2007@yahoo.com
3
استادیار آب و هواشناسی دانشگاه رازی
AUTHOR
محمدحامد
شام بیاتی
shambayati91@yahoo.com
4
جهاد دانشگاهی کرمانشاه
AUTHOR
جانسون، ر.آ. و ویچرن، د.د. (1386). تحلیل آماری چند متغیری کاربردی، برگردان حسینعلی نیرومند، مشهد: انتشارات آستان قدس رضوی.
1
حسینزاده، س. ر. (1376). بادهای 120 روزة سیستان، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 47: 103ـ127.
2
خسروی، م. (1387). تأثیرات محیطی اندرکنش نوسانهای رودخانة هیرمند با بادهای 120 روزة سیستان، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 91: 19ـ49.
3
خسروی، م. (1389). بررسی توزیع عمودی گرد و غبار ناشی از طوفان در خاورمیانه با استفاده از مدل NAAPS مورد: سیستان ایران، چهارمین کنگرة بینالمللی جغرافیدانان جهان اسلام، زاهدان، ص 1ـ22.
4
خسروی، م. و نظریپور، ح. (1391). مطالعة همدید تیپهای هوای غالب منطقة سیستان (مطالعة موردی: ایستگاه زابل)، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 44(3): 39-62.
5
دوستان، ر. (1392). شناسایی کانونهای فشار مؤثر در وقوع باد 120 روزة سیستان و بلوچستان، نخستین کنفرانس ملی آب و هواشناسی ایران، کرمان، ص1ـ8.
6
طاووسی، ت.؛ نجارسلیقه، م. و صفرزایی، ن.ا. (1391). بررسی پارامترهای برداری باد و نقش آن در طوفانهای گرد و غباری سیستان ایران، جغرافیا و پایداری محیط، 2: 19ـ30.
7
علیجانی، ب. و رئیسپور، ک. (1390). تحلیل آماری همدیدی طوفانهای گرد و خاک در جنوب شرق ایران (مطالعة موردی: منطقة سیستان)، فصلنامة مطالعات جغرافیایی مناطق خشک، 5: 107ـ129.
8
قویدل رحیمی، ی. (1389). نگاشت و تفسیر سینوپتیک اقلیم با استفاده از نرمافزار Grads، تهران: انتشارات سها دانش.
9
گندمکار، ا. (1389). تعیین گسترة افقی باد سیستان با استفاده از تحلیل خوشهای، فصلنامة جغرافیای طبیعی، ص 67ـ76.
10
گندمکار، ا. و کیارسی، ف. (1385). تولید برق بادی و پمپاژ آب کشاورزی با استفاده از انرژی باد در نواحی بادخیز استان اصفهان، کنفرانس جغرافیا و قرن 21، نجفآباد، ص 1ـ15
11
مفیدی، ع. و کمالی، س. (1391). بررسی و تحلیل ساختار طوفانهای گرد و غباری در دشت سیستان با استفاده از مدل اقلیمی مقیاس منطقهای RegCM4 (مطالعة موردی: 30 جولای 2001)، اولین همایش ملی بیابان، کرج، ص 1ـ16.
12
مفیدی، ع.؛ حمیدیانپور، م.؛ نجارسلیقه، م. و علیجانی، ب. (1392). تعیین زمان آغاز، خاتمه، و طول مدت وزش باد سیستان با بهرهگیری از روشهای تخمین نقطة تغییر، جغرافیا و مخاطرات محیطی، 8: 87ـ112.
13
نجارسلیقه، م. (1389). آثار مشترک تقابل حرارتی سیستمهای جوی در کشورهای اسلامی (مطالعة موردی: بادهای 120 روزة سیستان)، چهارمین کنگرة بینالمللی جغرافیدانان جهان اسلام، زاهدان، ص1ـ17.
14
یارنال، ر. (1385). اقلیمشناسی همدید و کاربرد آن در مطالعات محیطی، برگردان سید ابوالفضل مسعودیان، اصفهان: انتشارات دانشگاه اصفهان.
15
Alijani, B. and Raeispour, K. (2011). Statistical analysis synoptic dust storms in southeastern Iran (Case study: Sistan), Journal of Geographical Studies of Arid Zones, 5: 107-129.
16
Alizadeh-Choobari, O.; Zawar-Reza, P. and Sturman, A. (2014). The “wind of 120 days” and dust storm activity over the Sistan Basin, Atmospheric Research, 143: 328-341.
17
Bollasina, M. and Nigam, S. (2011). The summertime ‘‘heat’’ low over Pakistan/northwestern India: evolution and origin, Clim Dyn, 37: 957-970.
18
Dostan, R. (2013). Identify effective pressure centers in the 120-day wind of Sistan and Baluchestan, Published the first national conference Meteorological Iran, Kerman, pp. 1-8.
19
Esteban, P.; Jones, F.D.; Martin-Vide, J. and Mases, M. (2005). Atmospheric circulation patterns related to heavy snowfall days in Andora, Pyrenees, International Journal of Climatology, 25: 319-329.
20
Gandomkar, A. (2010). Wind determining the horizontal extent of Sistan using cluster analysis, Journal of Physical Geography, PP. 67-76.
21
Gandomkar, A. and Kiarasi, F. (2006). Wind power generation and pumping of water using wind energy in windy areas of the province, Printing in 21st Century conference, geography and Najafabad, PP. 1-15.
22
Ghavidel Rahimi, Y. (2010). Mapping and interpretation software synoptic climate Grads, printing, Tehran: Soha Danesh.
23
Goudie, A.S. and Middleton, N.J. (2001). Dust storm in South West Asia, Acta Univ Car., XXXV, SUPPLEMENTUM, pp. 73-83.
24
Hoseinzadeh, S.F.(1997). 120-day winds of Sistan, Journal of Geographical Research, 47: 103-127.
25
http://www.esrl.noaa.gov.
26
Johnson, R.A. and Vichren, D.D. (2007). Applied multivariate statistical analysis, Translated by: H. A. Niromand, print, Mashhad: Astan Quds Razavi.
27
Khosravi, M. (2008). 120-day winds of Sistan environmental impact interaction with the fluctuations of the Helmand River, Journal of Geographical Research, 91: 19-49.
28
Khosravi, M. (2010). Vertical distribution of dust storms in the Middle East with the NAAPS model: Iranian Sistan, Published in the Fourth International Congress of Islamic World Geographers (2010), Zahedan, PP. 1-22.
29
Khosravi. M. and Nazaripour, H. (2012). Synoptic study of prevailing Sistan region Types (case study: Zabol station), The study of physical geography, 44(3): 39-62.
30
Miri, A.; Ahmdi, H.; Ekhtesasi, M.R.; Panjehkeh, N. and Ghanbarie, A. (2009). Environmental and socio-economic impacts of dust storms in Sistan Region, Iran. Journal of Environmental Studies, 66: 343-355.
31
Mofidi, A. and Kamali, S. (2012). Review and analysis of dust storms in the plains of Sistan using the regional scale climate model RegCM4 (study published: 30 July 2001), First National Conference desert, Karaj, PP. 1-16.
32
Mofidi, A.; Hamidianpour, M.; Najarsaligheh, M. and Alijani, B. (2013). Determine the start, end and duration of wind Sistan methods to estimate the change point, Geography and environmental hazards, 8: 87-112.
33
Najarsaligheh, M. (2010). Joint effects of thermal contrasting weather systems in Islamic countries Case study: Sistan winds of 120 days, Published in the Fourth International Congress of Islamic World Geographers, Zahedan, PP. 1-17.
34
Ramaswamy, C. (1962). Breaks in the Indian summer monsoon as a phenomenon of interaction between the easterly and the subtropical westerly jet streams, Tellus, 14A: 337-349.
35
Rashki, A.; Kaskaoutis, D.G.; Rautenbach, C.J.W; Eriksson, P.G.; Qiangl M. and Gupta, P. (2012). Dust storms and their horizontal dust loading in the Sistan region, Iran, Aeolian Research, 5: 51-62.
36
Spengler, T. and Smith, R.K. (2008). The dynamics of heat lows over flat terrain, Q. J. R. Meteorol. Soc, 134: 2157-2172.
37
Spengler, T.; Reeder, M.J. and Smith, R.K. (2005). The dynamics of heat lows in simple background flows, Q. J. R. Meteorol. Soc, 131: 3147-3165.
38
Tavosi, T.; Najarsaligheh, M. and Safarzaei, N.A. (2012). Wind direction and parameters of its role in Iran's Sistan dust storms, Geography and environmental sustainability, 2: 19-30.
39
Yarnal, R. (2006). Synoptic climatology and its application in environmental studies, Translated by S. A. Masoodian, print. Isfahan, Isfahan University Press.
40
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی پدیدۀ جزیرۀ حرارتی و اثر آن بر تغییرپذیری روز به روز دمای تابستان شهر بابل
تراکم جمعیت در شهرها سبب افزایش دمای ناحیة مرکزی میشود. هدف از این مطالعه بررسی اختلاف دمایی ناشی از جزیرة حرارتی و اثر آن در تغییرپذیری دمای شهر بابل است. از سه دستگاه دیتالاگر ثبتکنندة داده در محیطهای بافت متراکم شهری، حومه، و فضای سبز شهری استفاده شد. تغییرپذیری دما و رطوبت نسبی به مدت هشتاد روز (۱۵ تیر تا ۳۱ شهریور ۱۳۹۴) با گام یکساعته بررسی شد. اختلاف دمای میانگین ایستگاه شهری با حومه ۱ و با فضای سبز ۸/۱ درجه بوده است. کمترین میانگین رطوبت در محیط شهری (۶۷ درصد) و بیشترین در فضای سبز (۷۷ درصد) مشاهده شد. اختلاف روزبهروز دمای میانگین (DTD(tmean)) و روز به روز دمای بیشینه ((DTD(tmax) شهر از حومه و فضای سبز بیشتر است، اما اختلاف روزبهروز دمای کمینه ((DTD(tmin) در شهر کمتر از دو محیط دیگر است. تفاوت تغییرپذیری دمای بیشینه و کمینه (DTD∆) شهر از دو منطقة دیگر بیشتر بوده و در فضای سبز تقریباً صفر است. این میزانها بیانگر تغییرپذیری بیشتر دمای شهر است. نتایج نشان میدهد جزیرة حرارتی ایجادشده در بابل در تغییرپذیری روزبهروز دمای آن مؤثر است. در شهرهای متوسط میتوان اثر جزیرة حرارتی بر دما و رطوبت را دید و فضای سبز در کاهش دمای بابل نقش مهمی دارد.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65431_ea98f808d2dff07143b3821dc84c24b7.pdf
2017-09-23
491
501
10.22059/jphgr.2017.213105.1006913
بابل
بافت شهری
تغییرپذیری روزبهروز دما
جزیرة حرارتی
رطوبت نسبی
یدالله
یوسفی
y.yousefi@umz.ac.ir
1
استادیار گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکدة علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه مازندران
LEAD_AUTHOR
فاطمه
کاردل
f.kardel@umz.ac.ir
2
استادیار گروه زیست دریا، دانشکدة علوم دریایی و اقیانوسی، دانشگاه مازندران
AUTHOR
همت اله
رورده
h.roradeh@umz.ac.ir
3
استادیار گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکدة علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه مازندران
AUTHOR
مولود
محتسبی خلعتبری
molood.khalatbari71@gmail.com
4
دانشجوی کارشناسی ارشد رشتة آب و هوای شهری، دانشگاه مازندران
AUTHOR
اسکورو، ژ. (۱۳۸۷). اقلیم و شهر، ترجمة کاظم جاجرمی، چ2، تهران: مؤسسة چاپ و انتشارات اندیشههای گوهربار.
1
رمضانی، ب. و دختمحمد، س.م. (۱۳۸۹). شناخت محدودة مکانی تشکیل جزیرة گرمایی شهر رشت، مجلة پژوهش و برنامهریزی شهری، 1(1): 45ـ64.
2
رنجبر سعادتآبادی، ع.؛ آزادی، م.؛ علیاکبری بیدختی، ع. و صادقی حسینی، ع. (۱۳۸۴). مطالعة موردی جزیرة گرمایی تهران و شبیهسازی عددی آن، مجلة فیزیک زمین و فضا، ۱: ۶۳-۸.
3
شمسیپور، ع.؛ مهدیان ماهفروزی، م.؛ اخوان، ه. و حسینپور، ز. (۱۳۹۱). واکاوی جزیرة گرمایی شهر تهران، مجلة محیطشناسی، 38(40): ۵۶-۴۵.
4
عزیزی، ق.؛ شمسیپور، ع.ا.؛ مهدیان ماهفروزی، م. و میری، م. (۱۳۹۲). تأثیرپذیری شدت جزیرة گرمایی شهری تهران از الگوهای همدیدی جو، مجلة محیطشناسی، ۳۹(4): 55ـ۶۶.
5
غضنفری مقدم، م.ص.؛ علیزاده، ا.؛ ناصری مقدم، م. و فرید حسینی، ع. (۱۳۸۹). بررسی اثر جزیرة گرمایی شهری بر روند تغییرات ریزشهای جوی مشهد، نشریة آبوخاک، 24(2): ۳۶۶-۳۵۹.
6
کاویانی، م. (۱۳۸۰). میکروکلیماتولوژی، تهران: سمت.
7
موسوی بایگی، م.؛ اشرف، ب.؛ فرید حسینی، ع. و میانآبادی، آ. (۱۳۹۱). بررسی جزیرة حرارتی شهر مشهد با استفاده از تصاویر ماهوارهای و نظریة فرکتال، مجلة جغرافیا و مخاطرات محیطی، 35ـ۴۹.
8
Arifwidodo, S.D. and Tanaka, T. (2015). The Characteristics of Urban Heat Island in Bangkok, Thailand, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 195: 423-428.
9
Azizi, Gh.; Shamsipur, A.; Mahdian Mahfroozi, M. and Miri, M. (2013). Effect of intensity of Tehran Heat Island from synoptic patterns of atmosphere, Journal of Environmental Studies, 39(4): 55-66.
10
Baik, J.J. and Chun, H.Y. (1997). A dynamical model for urban heat islands, Boundary-Layer Meteorology, 83: 463-477.
11
Brandsma, T. and Wolters, D. (2012). Measurement and statistical modeling of the urban heat island of the city of Utrecht (Netherlands), Journal of Applied Meteorology and Climatology, 51(6): 1046-1060.
12
Cotton, W.R. and Pielke, R.A. (1995). Human Impacts on Weather and Climate, Cambridge University Press, pp. 288.
13
Escourror, G. (1999). Le climat et la ville, [MG1] Translated by Kazim Jajarmi, Second edition, Goharbar Institutes of Publishing, Tehran.
14
Ghazanfari Moghadam, Ms.; Alizadeh, A.; Naseri Moghaddam, M. and Farid Hosseini, A. (2010). Investigating the Effect of Urban Heat Island on the Trend of precipitation changes in Mashhad, Water and Soil Journal, 24(2): 366-359.
15
Gough, W.A. (2008). Theoretical considerations of day-to-day temperature variability applied to Toronto and Calgary, Canada data. Theoretical and Applied Climatology, 94(1-2): 97-105.
16
Hoverter, S.P. (2012). Adapting to urban heat: a tool kit for local governments, Georgetown Climate Center, PP. 81.
17
Kalnay, E. and Magi, C. (2003). Impact of Urbanization and Land-Use Change on Climate, Nature, 423: 528-531.
18
Karl, T.R.; Knight, R.W. and Plummer, N. (1995). Trends in high-frequency climate variability in the twentieth century, Nature, 377: 217-220.
19
Kaviani, M. (2001). Microclimatology, Tehran: Samt.
20
Kim, Y.H. and Baik, J.J. (2005). Spatial and Temporal Structure of the Urban Heat Island in Seoul, Journal of Applied Meteorology, 44(5): 591-605.
21
Lokoshchenko, M.A.; Korneva, I.A.; Kochin, A.V.; Dubovetskiy, A.Z.; Kulizhnikova, L.K. and Ye, R.P. (1991). Vertical range of urban heat island in Moscow, PP. 3-8.
22
Mousavi Bayige, M.; Ashraf, B.; Farid Hosseini, A. and Meyanabadi, A. (2012). Study of the Heat Island of Mashhad using satellite imagery and fractal theory, Geography and environmental hazards journal, PP. 35-49.
23
Oke, T.R. (1973). City size and the urban heat island, Atmospheric Environment, 7(8): 769-779.
24
Paulina, W.; Poh-Chin, L. and Melissa, H. (2015). Temporal Statistical Analysis of Urban Heat Islands at the Microclimate Level, Procedia Environmental Sciences, 26(June): 91-94.
25
Ramezani, B. and Dokht Muhammad, SA. (2000). Recognition of the Spacing Range of Heat Island Formation in Rasht, Journal of Urban Planning Research, 1(1): 64-45.
26
Ranjbar Saadatabadi, A.; Azadi, M.; AliAkbari Bidokhti, A. and Sadegh Hosseini, A. (2005). Case Study of Tehran Thermal Island and its Numerical Simulation, Journal of Physics of Earth and Space, 1: 63-8.
27
Shamsipur, A.; Mahdian Mahfroozi, M.; Akhavan, H. and Hosseinpour, Z. (2012). Examination of Heat Island of Tehran, Journal of Environmental Studies, 38(40): 56-45.
28
Solecki, W.D.; Rosenzweig, C.; Pope, G.; Chopping, M. and Goldberg, R. (2004). Environmental Assessment and Risk Analysis Element Research Project Summary Urban Heat Island and Climate Change: An Assessment of Interacting and Possible Adaptations in the Camden, New Jersey Region, Strategies, PP. 1-5.
29
Tam, B.Y.; Gough, W.A. and Mohsin, T. (2015). The impact of urbanization and the urban heat island effect on day to day temperature variation, Urban Climate, 12: 1-10.
30
Wang, Y.; Berardi, U. and Akbari, H. (2015). The Urban Heat Island Effect in the City of Toronto, Procedia Engineering, 118: 137-144.
31
Wu, F.T.; Fu, C.; Qian, Y.; Gao, Y. and Wang, S.Y. (2016). High-frequency daily temperature variability in China and its relationship to large-scale circulation, International Journal of Climatology.
32
Yamamoto, Y. (2005). Measures to Mitigate Urban Heat Islands, Environmental and Energy Research Unit, Quaterly Review, 18: 65-83.
33
ORIGINAL_ARTICLE
واکاوی روزهای بارانی ایران مبتنی بر برون داد پایگاه داده- بارش آفرودیت
در این پژوهش، به منظور واکاوی تعداد روزهای بارانی ایران، از پایگاه داده- بارش آفرودیت طی دورة آماری 56ساله استفاده شده است. همچنین، نقش مؤلفههای جغرافیایی در تعداد روزهای بارانی بررسی شده است. نتایج نشان داد متوسط روزهای بارانی ایران 38 روز است؛ با وجود این، بارش 36/62 درصد از گسترة کشور از 38 روز نیز کمتر است. بیشینة روزهای بارندگی ایران با 147 روز در جنوب غرب دریای خزر واقع شده است. از سوی دیگر، کمینة روزهای بارانی ایران با 9 روز در جنوب شرق ایران قرار دارد. بررسیها و تحلیلهای آماری نشان داد بهترین تقسیمبندی از روزهای بارانی ایران تقسیم کشور به شش پهنه است. این شش پهنه عبارتاند از: 1. پهنة خزری با تعداد روزهای بارانی 126 روز؛ 2. پهنة بارشی ایران شامل مناطق کوهستانی غرب، شمال غرب، و شمال شرق با تعداد روزهای بارانی 77 روز؛ 3. پهنة کوهپایهای با 57 روز؛ 4. پهنة نواری بین ارتفاعات و مناطق پست داخلی بادپناه داخلی با 38 روز بارانی؛ 5. پهنة ایران مرکزی و نواحی بادپناه داخلی با 27 روز بارانی؛ 6. فقیرترین منطقة بارشی ایران شامل کویرها و چالههای شرقی و نواحی جنوب شرق است با متوسط تعداد روزهای بارانی 17 روز.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65432_e0ac00ec1d61fd9aa34f721a25980cc4.pdf
2017-09-23
503
521
10.22059/jphgr.2017.207627.1006866
ایران
پایگاه داده- بارش آفرودیت
پهنههای بارشی
وایازی گامبهگام
روز بارانی
عبدالرضا
کاشکی
r.kashki@yahoo.com
1
استادیار آب و هواشناسی، دانشگاه حکیم سبزواری، دانشکدة جغرافیا و علوم محیطی، سبزوار، ایران
LEAD_AUTHOR
عباسعلی
داداشی رودباری
dadashiabbasali@gmail.com
2
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی شهری، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکدة علوم زمین، تهران، ایران
AUTHOR
امیدوار، کمال (1380). تحلیل سینوپتیکی سیستمهای بارانزا و امکان افزایش بارش آنها بهوسیلة باروری ابرها در منطقة کرمان، پژوهشهای جغرافیایی، 40: 19-32.
1
دارند، محمد؛ ظرافتی، محمد؛ کفایت مطلق، امیدرضا و سمندر، ریحانه (1394). مقایسة بین پایگاههای دادة جهانی و منطقهای بارش با پایگاه بارش اسفزاری و پیمونگاهی ایرانزمین، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 30(2): 65-84.
2
رضایی، عبدالمجید و سلطانی، افشین (1382). مقدمهای بر تحلیل رگرسیون کاربردی، مرکز نشر دانشگاه صنعتی اصفهان.
3
رمضانی، بهمن و فرهی، صدیقه (1389). پهنهبندی مقدار بارش روزانه و تعداد روزهای بارندگی در حوضة تالاب انزلی، مجلة تالاب دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز، 4: 11-20.
4
صفرراد، طاهر؛ فرجی سبکبار، حسنعلی؛ عزیزی، قاسم و عباسپور، رحیمعلی (1392). تحلیل مکانی دگرگونی بارش در زاگرس میانی از طریق روشهای زمینآمار (1995-2004)، جغرافیا و توسعه، 31: 162-149.
5
عزیزی، قاسم؛ صفرراد، طاهر؛ محمدی، حسین؛ فرجی سبکبار، حسنعلی (1395). ارزیابی و مقایسة دادههای بازکاویشدة بارش جهت استفاده در ایران، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 48(1): 33-49.
6
عساکره، حسین (1387). کاربرد روش کریجینگ در میانیابی بارش، جغرافیا و توسعه، 12: 25-42.
7
عساکره، حسین (1390). مبانی آب و هواشناسی آماری، انتشارات دانشگاه زنجان.
8
عساکره، حسین و رزمی، رباب (1391). تحلیل دگرگونی بارش سالانة شمال غرب ایران، جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 23(3): 147-162.
9
عساکره، حسین و سیفیپور، زهره (1392). توصیف ساختار مکانی بارش سالانة ایران، تحقیقات جغرافیایی، 28(111): 15-30.
10
علیجانی، بهلول (1389). آبوهوای ایران، چ 10، تهران: انتشارات دانشگاه پیام نور.
11
غیور، حسنعلی؛ مسعودیان، سید ابوالفضل؛ آزادی، مجید و نوری، حمید (1390). تحلیل زمانی و مکانی رویدادهای بارشی سواحل جنوبی خزر، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 25(100): 1-30.
12
لشکری، اعظم؛ بنایان، محمد؛ کوچکی، علیرضا؛ علیزاده، امین؛ سای چوی، یانگ و کی پارک، سئون (1394). بررسی امکانسنجی استفاده از پایگاه دادة AgMERRA برای ساخت دادههای ناقص و گمشدة موجود در دادههای پیمونگاههای سینوپتیک (دشت مشهد)، نشریة آب و خاک، 29(6): 1758-1749.
13
مسعودیان، سید ابوالفضل (1388). نواحی بارشی ایران، جغرافیا و توسعه، 13: 79-91.
14
مسعودیان، سید ابوالفضل (1390). آبوهوای ایران، مشهد: شریعة توس.
15
مسعودیان، سید ابوالفضل؛ دارند، محمد و کاشکی، عبدالرضا (1389). تحلیل روند تعداد روزهای بارانی ایران، چهارمین کنفرانس منطقهای دگرگونی آب و هوا 29 آذر الی 1 دی، تهران.
16
مسعودیان، سید ابوالفضل؛ کیخسروی کیانی؛ محمدصادق و رعیتپیشه، فاطمه (1393). معرفی و مقایسة پایگاه دادة اسفزاری با پایگاههای دادة GPCC، GPCP ، و CMAP، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 29(1): 73-88.
17
مفیدی، عباس (1383). آب و هواشناسی سینوپتیکی بارشهای سیلزا با منشأ منطقة دریای سرخ در خاورمیانه، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 75: 71-93.
18
Alijani, B. (2010). Climate Iran, Payame Noor University, Tenth Edition, Tehran, 221 p. (In Persian).
19
Asakereh, H. (2008). Kriging interpolation method of precipitation used, Geography and Development, 12: 25-42.
20
Asakereh, H. (2011). Foundations of statistical climatology, Zanjan University Press, 548 p.
21
Asakereh, H. and Razmi, R. (2012).Analysis of changes in annual rainfall North West of Iran, Geography and Environmental Planning, 23(3): 147-162.
22
Asakereh, H. and Seifipour, Z. (2013). Describes the spatial structure of annual rainfall Iran, Geographical Research, 28(111): 15-30.
23
Barancourt, C.; Creutin, J.D. and Rivoirard, J. (1992). A method for delineating and estimating rainfall fields, Water Resources Research, 28(4): 1133-1144.
24
Barry, R.G. (1992). Mountain climatology and past and potential future climatic changes in mountain regions: a review, Mountain Research and Development, 71-86.
25
Berne, A.; Delrieu, G.; Creutin, J.D. and Obled, C. (2004). Temporal and spatial resolution of rainfall measurements required for urban hydrology, Journal of Hydrology, 299(3): 166-179.
26
Brunetti, M.; Maugeri, M. and Nanni, T. (2001). Changes in total precipitation, rainy days and extreme events in northeastern Italy, International Journal of Climatology, 21(7): 861-871.
27
Brunsell, N.A. (2010). A multiscale information theory approach to assess spatial–temporal variability of daily precipitation, Journal of hydrology, 385(1): 165-172.
28
Chappell, A.; Renzullo, L.J.; Raupach, T.H. and Haylock, M. (2013). Evaluating geostatistical methods of blending satellite and gauge data to estimate near real-time daily rainfall for Australia, Journal of Hydrology, 493: 105-114.
29
Chen, S.; Hong, X.; Harris, C.J. and Sharkey, P.M. (2004). Sparse modeling using orthogonal forward regression with PRESS statistic and regularization, Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on, 34(2): 898-911.
30
Cressie, N. (1993). Statistics for Spatial Data: Wiley Series in Probability and Statistics.
31
Cressie, N. and Wikle, C.K. (2011). Statistics for spatio-temporal data, John Wiley & Sons.
32
Creutin, J.D. & Obled, C. (1982). Objective analyses and mapping techniques for rainfall fields: an objective comparison, Water resources research, 18(2): 413-431.
33
Delhomme, J.P. (1978). Kriging in the hydrosciences, Advances in water resources, 1(5): 251-266.
34
Eksioglu, B.; Demirer, R. and Capar, I. (2005). Subset selection in multiple linear regression: a new mathematical programming approach, Computers & Industrial Engineering, 49(1): 155-167.
35
Fallah Ghalhari, G.A.; Dadashi Roudbari, A.A. and Asadi, M. (2016). Identifying the spatial and temporal distribution characteristics of precipitation in Iran, Arabian Journal of Geosciences, 9(12): 595.
36
Fortin, M.J. and Dale, M.R.T. (2005). Spatial analysis: a guide for ecologists, Cambridge University Press.
37
Ghayor, H.A.; Masoodian, S.A.; Azadi, M.; Noori, H. (2011). Analyze the spatial and temporal rainfall events the southern shores of the Caspian, Geographical Research Quarterly, 25(100): 1-30.
38
Goovaerts, P. (2000). Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall, Journal of hydrology, 228(1): 113-129.
39
Grimes, D.I. and Pardo‐Igúzquiza, E. (2010). Geostatistical Analysis of Rainfall, Geographical Analysis, 42(2): 136-160.
40
Haining, R.P. (2003). Spatial data analysis, Cambridge: Cambridge University Press, p. 67-72.
41
Hofinger, S.; Mayr, G.J.; Dreiseitl, E. and Kuhn, M. (2000). Fine-scale observations of summertime precipitation in an intra-Alpine region, Meteorology and Atmospheric Physics, 72(2-4): 175-184.
42
Hofstra, N.; Haylock, M.; New, M.; Jones, P. and Frei, C. (2008). Comparison of six methods for the interpolation of daily, European climate data, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, (1984-2012), 113(D21).
43
IPCC (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, Cambridge University Press, Cambridge.
44
Jhajharia, D.; Yadav, B.K.; Maske, S.; Chattopadhyay, S. and Kar, A.K. (2012). Identification of trends in rainfall, rainy days and 24h maximum rainfall over subtropical Assam in Northeast India, Comptes Rendus Geoscience, 344(1): 1-13.
45
Khan, J.A.; Van Aelst, S. and Zamar, R.H. (2007). Robust linear model selection based on least angle regression, Journal of the American Statistical Association, 102(480): 1289-1299.
46
Kumar, V. and Jain, S.K. (2010). Trends in seasonal and annual rainfall and rainy days in Kashmir Valley in the last century, Quaternary International, 212(1): 64-69.
47
Lebel, T.; Bastin, G.; Obled, C. and Creutin, J.D. (1987). On the accuracy of areal rainfall estimation: a case study, Water Resources Research, 23(11): 2123-2134.
48
Masoodian, S.A. (2009). Iran Precipitation zones, Geography and Development, 13: 79-91.
49
Masoodian, S.A. (2011). Climate Iran, Mashhad Toos Sharia Publishing, Printing 1, Mashhad, 288 p.
50
Masoodian, S .A.; Darand, M.and Kashki, A. (2010). Analyzing the number of rainy days in Iran, The fourth regional conference on climate change 29 November to 1 December, Tehran.
51
Mofidi, A. (2004). Synoptic Climatology rains causing floods originated from the Red Sea to the Middle East, Geographical Research Quarterly, 75: 71-93.
52
Odekunle, T.O. (2006). Determining rainy season onset and retreat over Nigeria from precipitation amount and number of rainy days, Theoretical and applied climatology, 83(1-4): 193-201.
53
Oki, T.; Musiake, K. and Koike, T. (1991). Spatial rainfall distribution at a storm event in mountainous regions, estimated by orography and wind direction, Water resources research, 27(3): 359-369.
54
Omidvar, K. (2001). Synoptic analysis systems, rain and the possibility of increasing rainfall by cloud seeding in the region of Kerman, Geographical Research, 40: 19-32.
55
Phillips, D.L.; Dolph, J. and Marks, D. (1992). A comparison of geostatistical procedures for spatial analysis of precipitation in mountainous terrain, Agricultural and Forest Meteorology, 58(1): 119-141.
56
Ramezani, B. and Farhi, S. (2010). Zoning amount of daily rainfall and number of days of rain in the Anzali basin, wetlands, Journal of Islamic Azad University, Ahvaz, 4: 11-20.
57
Rezaei, A.M. and Sultan, A. (2003). Introduction to Applied Regression Analysis, Center Isfahan University Press, 294 p.
58
SafarRad, T.; Faraji Sabokbar, H.A.; Azezim, Q. and Abbaspoor, Ra. (2013). Analyze the spatial variation of precipitation in the central Zagros through geostatistics methods (1995-2004), Geography and Development, 31: 162-149.
59
Sotillo, M.G.; Ramis, C.; Romero, R.; Alonso Oroza, S. and Homar, V. (2003). Role of orography in the spatial distribution of precipitation over the Spanish Mediterranean zone, Climate Research, 23: 247-261.
60
Sturman, A. and Wanner, H. (2001). A comparative review of the weather and climate of the Southern Alps of New Zealand and the European Alps, Mountain Research and Development, 21(4): 359-369.
61
Wang, X.X.; Chen, S.; Lowe, D. and Harris, C.J. (2006). Sparse support vector regression based on orthogonal forward selection for the generalised kernel model, Neurocomputing, 70(1): 462-474.
62
Yatagai, A.; Kamiguchi, K.; Arakawa, O.; Hamada, A.; Yasutomi, N. and Kitoh, A. (2012). APHRODITE: Constructing a long-term daily gridded precipitation dataset for Asia based on a dense network of rain gauges, Bulletin of the American Meteorological Society, 93(9): 1401-1415.
63
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی ماهیت و ساختار وردشهای جوی به هنگام بارشهای بهاری فراگیر ایران
هدف از این مطالعه واکاوی وردشهای جوی بارشهای بهاری فراگیر ایران طی نیم قرن اخیر است. بدین منظور دادههای بارش روزانة 283 ایستگاه سینوپتیکی طی دورة آماری 1961 تا 2010 از سازمان هواشناسی کشور استخراج و مرتب شد. پس از استخراج بارشهای روزانة فصل بهار (فروردین، اردیبهشت، و خرداد)، به منظور شناسایی الگوهای بارش فراگیر، دادههای فشار سطح زمین از پایگاه دادة مرکز ملی پیشبینی محیطی و مرکز ملی پژوهشهای جوی استخراج شد. سپس با اجرای تحلیل خوشهای بر روی دادههای فشار سطح زمین الگوهای همدید بارشهای فراگیر بهاره شناسایی، بررسی، و تجزیه و تحلیل شد. نتایج حاصل از این مطالعه بیانگر آن است که بارشهای بهاره، ضمن برخورداری از افتوخیز روزانه، ضریب تغییرات مکانی بسیار زیادی دارند؛ در این بین، به سمت ماه خرداد این تغییرات چشمگیرتر خواهد بود. نتایج حاصل از واکاوی وردشهای جوی بارشهای بهاری فراگیر ایران نشان داد که چهار الگوی کمفشار عربستان- کمفشار ایران مرکزی، کمفشار اروپا- کمفشار سودان، کمفشار خلیج فارس- پُرفشار سیبری، و الگوی چندهستهای کمفشار خاورمیانه بیشترین نقش را در بارشهای بهاری فراگیر ایران ایفا میکنند.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65433_f381e4756fa5aa640569662dfba69704.pdf
2017-09-23
523
539
10.22059/jphgr.2017.218909.1006955
بارش فراگیر بهاره
شار رطوبت
جبههزایی
آب قابل بارش
همگرایی و واگرایی
اسماعیل
حقیقی
es_haghighi@ut.ac.ir
1
دکتری اقلیم شناسی، دانشگاه تبریز، گروه جغرافیای طبیعی
LEAD_AUTHOR
محمدحسین
قلی زاده
m.gholizadeh@uok.ac.ir
2
استادیار گروه آب و هواشناسی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
مهدی
دوستکامیان
s.mehdi@znu.ac.ir
3
دانشجوی دکتری اقلیم شناسی، دانشگاه زنجان، گروه جغرافیای طبیعی
AUTHOR
فاطمه
قادری
fatemeh_1522@yahoo.com
4
دانشجوی دکتری اقلیم شناسی، دانشگاه تبریز، گروه جغرافیای طبیعی
AUTHOR
امام هادی، ماندانا و علیجانی، بهلول (1383). تودههای هوای مؤثر در دورة سرد سال ایران، تحقیقات جغرافیایی، ص 33-53.
1
خورشیددوست، علیمحمد؛ مفیدی، عباس؛ رسولی، علیاکبر و آزرم، کامل (1395). تحلیل همدید سازوکار وقوع بارشهای سنگین بهاره در شمال غرب ایران، مجله مخاطرات محیط طبیعی، 5(8): 53-82.
2
رضایی بنفشه، مجید؛ شندی جعفری، فاطمه؛ حسین علیپور گزی، فرشته و علیمحمدی، مجید (1395). تحلیل همدید فراوانی تابع همگرایی شار رطوبت در زمان رخداد بارشهای سنگین شمال غرب ایران، نشریة جغرافیا و برنامهریزی، 20(56): 107-126.
3
سلیقه، محمد و صادقینیا، علیرضا (1389). بررسی تغییرات مکانی پُرفشار جنب حاره در بارشهای تابستانه، نیمة جنوبی ایران، مجلة جغرافیا و توسعه، 17: 83-98.
4
شاهرخوندی، سیدمنصور؛ غیور، حسنعلی و کاویانی، محمدرضا (1386). گردش بهنجار جو و پارامترهای شاخص مراکز عمل در فصل زمستان بر روی ایران، مجلة پژوهشهای علوم انسانی دانشگاه اصفهان، 1: 85-100.
5
فتاحی، ابراهیم و حجازیزاده، زهرا (1384). طبقهبندی همدیدی فضایی تودههای هوا در حوضههای جنوب غربی ایران، مجلة جغرافیا و توسعه، 6: 135-156.
6
یارنال، برنت (1390). اقلیمشناسی همدید و کاربرد آن در مطالعات محیطی، ترجمة ابوالفضل مسعودیان، چ2، اصفهان: دانشگاه اصفهان.
7
علیجانی، بهلول؛ کاویانی، محمدرضا (1390). مبانی آبوهواشناسی. چاپ سیزدهم، تهران: انتشارات سمت. صص 600.
8
Adler, R.F.; Gu, G.; Wang, J.J.; Huffman, G.J.; Curtis, S. and Bolvin, D. (2008). Relationships between global precipitation and surface temperature on internal and longer timescales (1979–2006), J. Geophy. Res., 113, D22104, doi: 10.1029/2008JD010536.
9
Allan, R.P. and Soden, B.J. (2010). Atmospheric warming and the amplification of precipitation extremes, Science, 321(5895), 1481–1484, doi:10.1126/science.1160787.
10
Alpert, P.; Abramski, R. and Neeman, B.U. (1992). The prevailing summer synoptic system in Israil-subtropical high, not Persian trough, Isr. J. Earth Sci, p. 39.
11
Alpert, P. and Reisin, T. (1986). An early winter polar Air mass penetration to the eastern Mediterranean, American meteorological society.
12
Bardossy, A. (1990). Space-time model for daily rainfall using atmospheric circulation patterns water Resources, Res earoh., 28: 1247-1260.
13
Bogardi, I.; Matyasovszky, I.; Bardossy, A. and Duckstein, L. (1994). A hydro climatological model of areal drought, Journal of Hydrol, 153: 245-264.
14
Chadwick, R.; Good, P.; Andrews, T. and Martin, G. (2014). Surface warming patterns drive tropical rainfall pattern responses to CO forcing on all timescales, Geophy. Res. Letts., 41: 610–615, doi: 10.1002/2013GL058504.
15
Chadwick, R.; Boutle, I. and Martin, G. (2013). Spatial patterns of precipitation change in CMIP5: Why the rich do not get richer in the Tropics, J. Clime., 26: 3803–3822.
16
Chein-Jung, S.; Shaw, C.L.; Congbin, F.; Aiguo, D. and Ying, S. (2012). How much do precipitation extremes change in a warming climate?, Geophy. Res. Letts, 39: L17707, doi: 10.1029/2012GL052762, 2012.
17
Collins, M. (2013). Climate Change 2013: The Physical Science Basis, Contribution of Working Group 1 to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Long-term Climate Change: Projections, Commitments and Irreversibility, Cambridge Univ. Press, Cambridge, U.K., and New York.
18
Emori, S. and Brown, S. (2005). Dynamic and thermodynamic changes in mean and extreme precipitation under changed climate, Geophy. Res. Letts., 32, L17706, doi: 10.1029/2005GL023272.
19
Fattahi, E. and Hejazizadeh, Z. (2005). Spatial Synoptic Classification air masses in the basins of southwestern Iran, Journal of Geography and Development, 6: 135-156.
20
Guangqi, L.; Sandy, P.; Harrison, I.; Colin, P.; Patrick, J. and Bartlein, K.I. (2013). Precipitation scaling with temperature in warm and cold climates: An analysis of CMIP5 simulations, Geophy. Res. Letts, 40: 4018–4024, doi:10.1002/grl.50730, 2013.
21
Imam Hadi, M. and Alijani, B. (2004). Air masses affecting Iran In the cold period of the year, Geographical Research Journal, 75: 34-53.
22
Ma, J. and Xie, S.-P. (2013). Regional patterns of sea surface temperature change: A source of uncertainty in future projections of precipitation and atmospheric circulation, J. Clime., 26(8): 2482-2501.
23
Meehl, G.A.; Tebaldi, C.; Teng, H. and Peterson, T.C. (2007). Current and future US weather extremes and el Nio, Geophy. Res. Letts., 34, L20704, doi: 10.1029/2007GL031027.
24
Mofidi, A. and Zarrin, A. (2006). The Analysis of the nature and structure of High and Low pressure systems; Roshd; Teaching Geology, Part A, 46: p. 53-61; Part B, 47: 54-58. (In Persian)
25
Saaroni, H. and Ziv, B. (2000). Summer rain episodes in a Mediterranean climate, the case of Israil: Climatological-Dynamicak analysis, International Journal climatology 20.
26
Salighe, M. and Sadeghi Nia, A.R. (2010). Spatial variability analysis of subtropical high pressure in the showers of summer, the southern half of Iran, Journal of Geography and Development, 17: 83-98.
27
Shahrukh Wendy, S.M.; Ghayour, H.A. and Kaviani, M.R. (2007). Turn the norm atmosphere and action centers index parameters in winter on Iran, Isfahan University Journal of Human Sciences, 1: 85-100.
28
Trenberth, K.E. (1999). Conceptual framework for changes of extremes of the hydrological cycle with climate change, Clime. Change, 42(1): 327–339, doi: 10.1023/a: 1005488920935.
29
Wentz, F.J.; Ricciardulli, L.; Hilburn, K. and Mears, C. (2007). How much more rain will global warming bring?, Science, 317(5835): 233–235, doi:10.1126/science.1140746.
30
Xie, S.-P.; Deser, C.; Vecchi, G.A.; Ma, J.; Teng, H. and Wittenberg, A.T. (2010). Global warming pattern formation: Sea surface temperature and rainfall, J. Clime., 23(4): 966-986.
31
Yarnal, Brent (2011). Synoptic climatology and its application for environmental, studies Masoodian, A., Second Edition, University of Isfahan, Isfahan, p. 218.
32
Zhang, X.; Zwiers, F.W.; Hegerl, G.C.; Lambert, F.H.; Gillett, N.P.; Solomon, S.; Stott, P.A. and Nozawa, T. (2007). Detection of human influence on twentieth-century precipitation trends, Nature, 448(7152): 461–465, doi: 10.1038/nature06025.
33
Khorshid Dost, A.M.; Mofidi, A.; Rasuli, A.A.; Azram, k. (1395). The Synoptic analysis of the mechanism of the occurrence of heavy rainfall in the northwest of Iran, Journal of natural environmental hazards, 5 (8): 53-82.
34
Rezaei Banafsheh, M.; Shandi Jafari, F.; Hossein AliPour Gezi, F. and Ali Mohammadi, M. (1395). Synoptic analysis of the abundance of moisture flux convergence function at the time event of the Heavy Rainfall of Northwest of Iran, Journal of Geography and Planning, 20 (56): 107-126.
35
Alijani, B.; Kaviani, M.R. (2011). Basics of climatology. Thirteenth Edition, Tehran: Publication of the Samt. Pages 600.
36
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی تعادل ژئومورفولوژیکی با استفاده از روشهای رزگن و چهارچوب استیل رود (مطالعۀ موردی: رودخانۀ تروال، کردستان)
رودخانة تروال، بهعنوان سرشاخة سفیدرود، در شرق استان کردستان واقع شده است. هدف اصلی در این مطالعه تحلیل تعادل ژئومورفولوژیکی و شناسایی مناطق پایدار و ناپایدار رودخانة تروال است. نخست ظرفیت تعادل رودخانه با روش چهارچوب استیل رود و سپس وضعیت پایداری استیلها بر اساس طبقهبندی رزگن تعیین شد. بر اساس چهارچوب استیل رود، استیلهای سینوزیتة کم با مواد ریزدانه و مئاندری با بستر ماسهای دارای ظرفیت تعادل محلی و استیلهای سینوزیتة کم با بستر گراولی، چندمجرایی در چم ازوندره، سینوزیتة کم با بستر ماسهای در چم تروال و مئاندری با مواد ریزدانه در چم سنگسیاه ظرفیت تعادل بسیار زیادی دارند. برای بررسی پایداری، 34 مقطع در همة استیلها برداشت شد. استیلهای مئاندری و چندمجرایی با بستر ماسهای، سینوزیتة کم با مواد ریزدانه و مئاندری با مواد ریزدانه در چم تروال و استیل آدا با بستر رسی در چم سنگ سیاه پایدارند؛ درحالیکه استیلهای سینوزیتة کم با بستر گراولی، سینوزیتة کم با بستر ماسهای و چندمجرایی ناپایدار بودند. ناپایداری در چم تروال و سنگ سیاه میتواند به دلیل گسلهای متعدد باشد. بهطورکلی، مناطقی از رودخانه که بر اساس روش استیل رود دارای ظرفیت تعادل زیادی است معمولاً نتایج روش رزگن حاکی از ناپایداری وضعیت آن بخش رودخانه است.
https://jphgr.ut.ac.ir/article_65434_c9cf0696af3679f74aa528017decee75.pdf
2017-09-23
541
556
10.22059/jphgr.2017.210124.1006887
تعادل ژئومورفولوژیکی
چهارچوب استیل رود
رودخانة تروال
طبقهبندی رزگن
هادی
نیری
nayyerihadi@yahoo.com
1
استادیار گروه ژئومورفولوژی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
LEAD_AUTHOR
خالد
اوسطی
k.osati@uok.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
پریسا
عثمانی
parisa.osmani67@gmail.com
3
دانشجوی کارشناسی ارشد رشتة مخاطرات طبیعی، گروه ژئومورفولوژی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
اسماعیلی، ر. و حسینزاده، م.م. (1394). مقایسة روشهای روزگن و چهارچوب استیل رود در طبقهبندی رودخانههای کوهستانی، مطالعة موردی البرز شمالی، حوضة آبریز لاویچ، پژوهشهای دانش زمین، 6(21): 64ـ79.
1
بابایی، ه. و لشکرآرا، ب. (1394). بهکارگیری تئوری رزگن در طبقهبندی رودخانه (مطالعة موردی: رودخانة کاکارضا)، دهمین کنگرة بینالمللی مهندسی عمران، دانشکدة مهندسی عمران، تبریز.
2
حسینزاده، م.م.؛ اسماعیلی، ر. و متولی، ص. (1384). بررسی کارایی طبقهبندی رزگن (مطالعة موردی: طبقهبندی رودخانههای بابل و تالار در محدودة جلگة ساحلی خزر)، فصلنامة جغرافیایی سرزمین، 2(5).
3
دفتر فنی معاونت برنامهریزی و نظارت راهبردی رئیس جمهور (1391). راهنمای مطالعات ریختشناسی رودخانهها، نشریة شمارة 592.
4
رامشت، م.ح. (1391). نقشههای ژئومورفولوژی (نمادها و مجازها)، تهران: سمت.
5
رضاییمقدم، م.ح.؛ ثروتی، م.ر. و اصغری سراسکانرود، ص. (1391). بررسی تغییرات شکل هندسی رودخانة قزلاوزن با تأکید بر عوامل ژئومورفیک و زمینشناسی، جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 23(2): 1ـ14.
6
روستایی، ش.؛ خورشیددوست، ع.م. و خالقی، س. (1392). ارزیابی مورفولوژی مجرای رودخانة لیقوان با روش راسگن، پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی، 4(1ـ16).
7
زندی، س. (1394). تأثیر ویژگیهای ژئومورفولوژیکی بستر رود بر روی کیفیت آب (مطالعة موردی: حوضة رودخانة تروال در استان کردستان)، پایاننامة کارشناسی ارشد، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه کردستان.
8
لایقی ص. و کرم، ا. (1393). طبقهبندی هیدروژئومورفولوژیکی رودخانة جاجرود با مدل روزگن، پژوهشهای ژئومورفولوژی کمی، 3(3): 130ـ143.
9
نیری، ه. (1389). تحلیل دینامیک و شکل مجرا در حوضة آبریز رودخانة مهاباد، رسالة دکتری، دانشکدة علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه تبریز.
10
نیری، ه. و رضایی مقدم، م.ح. (1384). تغییرات ژئومورفولوژیک مجاری آبرفتی دشت سیلابی زرینهرود و سیمینهرود و مخاطرات ناشی از آنها، کنفرانس مخاطرات زمین، بلایای طبیعی و راهکارهای مقابله با آن، دانشکدة علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه تبریز.
11
یمانی، م. و تورانی، م. (1393). طبقهبندی ژئومورفولوژیکی الگوی آبراهة طالقانرود در محدودة شهرک طالقان از طریق روش رزگن، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 2(183ـ198).
12
یمانی، م.؛ مقصودی، م.؛ محمدخان، ش. و مرادی، ا. (1394). طبقهبندی مورفولوژیکی آبراهة رودخانة تلوار بر اساس روش رزگن و کارایی آن (حد فاصل روستای کچیگرد تا حسنخان)، پژوهشهای دانش زمین، 23: 1ـ18.
13
Angela C.B.; Javier C.J.; Teresa G.M. and Marisa, M.H. (2015). Hydrological evaluation of a peri-urban stream and its impact on ecosystem services potential, Global Ecology and Conservation, 3: 628-644.
14
Babaie, H. and Lashkarara, B. (2015). Using Rosgen theory in river classification, (case study: Kaka Reza River), 10th international congress on civil engineering, Faculty of civil engineering, Tabriz.
15
Brierley, G. and Fryirs, K. )2005). Geomorphology and River Management: Application of the River Style framework, Blackwell publishing, UK. 398 p.
16
Department of Technical Affairs, Office of Deputy for Strategic Supervision. (2012). Guideline on the river morphology studies, No. 592.
17
Doyle, M. and Harbor, J. (2003). A scaling approximation of equilibrium timescales for sand-bed and gravel-bed rivers responding to base-level lowering, Geomorphology, 54: 217-223.
18
Esmaeili, R. and Hosseinzadeh, M.M. ( 2015). Comparison of Rosgen and the river style framework methods for the classification of mountainous rivers, case study: northern Alborz, Lavij basin, Journal of earth science researches, sixth year, 21: 64-79.
19
Fryirs, K. and Brierley, G. (2000). A Geomorphic approach to the identification of river recovery potential, Physical Geography, 21: 244-277.
20
Hosseinzadeh, M.M.; Esmaeili, R. and Motavali, S. (2005). Assessment the efficiency of the Rosgen classification, (case study: classification of the Babel and Talar rivers, the Khazar coastal plain), Quarterly Geographical Journal of Territory, 2(5).
21
Kasai, M.; Marutani, T. and Brierley, G. (2004). Channel bed adjustments following major aggradation in a steep headwater setting: findings from Oyabu Creek, Kyushu, Japan, Geomorphology, 62: 199-215.
22
Layeghi, S. and Karam, A. (2014). Hydrogeomorphological classification of Jajroud River by Rosgen model, Quantitative Geomorphological Researches,3(3): 130-143.
23
Minghui, Yu.; Hongyan, Wei; Yanjie, Liang and Chunyan, Hu. (2010). Study on the Stability of Noncohesive River Bank, International Journal of Sediment Research, 25(4): 391-398.
24
Mousavi, S.M. (2012). Application of Rosgen classification the Ziarat watershed, Gorgan, Journal of American Science, 8(4): 184-189.
25
Pregun, C. (2016). Ecohydrological and morphological relationships of a regulated lowland river; based on field studies and hydrological modeling, Ecological Engineering, 94: 608-616.
26
Nayyeri, H. (2010). Analysis of dynamic and flume form in Mahabad river basin, PHD thesis, Faculty of humanities and social sciences, University of Tabriz.
27
Nayyeri, H. and Rezai Moghadam, M.H. (2005). Geomorphologic changes of floodplain alluvial flumes of the Zarrinehrood and Siminehrood and their hazard, International Conference of Earth Hazards, Natural Disasters and their Solutions, Faculty of humanities and social sciences, University of Tabriz.
28
Ramesht, M.H. (2012). Symbols and images in geomorphology, Samt Publication.
29
Rezaei Moghadam, M.H.; Sarvati, M.R. and Asghari Sareskanrood, S. (2012). Investigation of geometric alterations of Gezel Ozan River considering Geomorphologic and Geologic parameters, Geography and Environmental Planning Journal, 23(2): 1-14.
30
Roostaei, Sh.; khoshiddoost, A.M. and Khaleghi, S. (2013). Morphological assessment of Lighvan river flume by Rosgen method, Quantitative Geomorphological Researches, 4: 1-16.
31
Roper, B.; Buffington, J.; Archer, E.; Moyer, Ch.and Ward, M. (2008). The role of observer variation in determining rosgen stream types in northeastern Oregon Mountain streams, JAWRA Journal of the American Water Resources Association, pp. 417-427.
32
Rosgen, D. (1994). A Classification of Natural Rivers, Catena, 22: 169-199.
33
Rosgen, D. (1996). Applied River Morphology, Wildland Hydrology Books, Pagosa Springs, Colorado.
34
Roy, S. and Sahu, A.S. (2016). Effect of land cover on channel form adjustment of headwater streams in a lateritic belt of West Bengal (India), International Soil and Water Conservation Research, in Press: http://dx.doi.org/10.1016/j.iswcr.2016.09.002i.
35
Savery, T.S.; Belt, G. and Higgins, D. (2007). Evaluation of the Rosgen Stream Classification System in Chequamegon-Nicolet National Forest, Wisconsi, JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 37(3): 641-654.
36
Splinter, D.K. and Dauwalter, D.C. (2016). Frequency of large in-channelwood in eastern Oklahoma ecoregions and its association with channel morphology, Geomorphology, 269: 175-185.
37
Zandi, S. (2015). The effect of river bed geomorphological features on water quality (Case study: Tarwal river basin in Kurdistan province), Master's thesis, Faculty of Natural Resources, University of Kurdistan.
38
Yamani, M. and Toorani, M. (2014). Geomorphologic classification of the Taleghanrood stream pattern in the Taleghan city reach by Rosgen metho, Physical geography research quarterly, 2: 183-198.
39
Yamani, M.; Maghsoudi, M.; Mohammadkhan, Sh. and Moradi, A. (2015). Morphological classification of the Talvar River stream based on Rosgen model and its efficiency (the distance between the Kachigard and Hasankhan villages), Journal of Earth Science Researches, 23: 1-18.
40