
تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 415 |
تعداد مقالات | 3,656 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,775,329 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,953,906 |
پایش خشکسالی هواشناسی بر اساس شاخصهای SPI و mRAI در حوضه آبریز دریاچه ارومیه | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
دوره 5، شماره 3، مهر 1404، صفحه 351-373 اصل مقاله (5.11 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.17802.1625 | ||
نویسندگان | ||
سپیده هادی پور1؛ مهدی عرفانیان* 2؛ ُسیما کاظم پور چورسی1 | ||
1گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
2گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه | ||
چکیده | ||
خشکسالی، پدیدهای طبیعی است که به طور مکرر رخ میدهد و تأثیرات قابل توجهی بر کشاورزی، فعالیتهای اجتماعی-اقتصادی و اکوسیستم طبیعی بهویژه در مناطق حساس از نظر بومشناختی دارد. این مطالعه با هدف ارزیابی و پایش خشکسالی هواشناسی حوضه آبریز دریاچه ارومیه با استفاده از شاخص استاندارد شده بارش (SPI) و شاخص آنومالی بارش اصلاح شده (mRAI) در مقیاسهای زمانی 3، 6، 9 و 12 ماهه طی دوره آماری 1991 تا 2020 انجام شد. برای محاسبه این شاخصها، از دادههای جهانی بارش ماهانه GPCC با قدرت تفکیک مکانی 0.25 درجه به عنوان پایگاه شبکهای جهانی در غلبه بر محدودیت تعداد پایین و پراکنش نامناسب ایستگاههای بارانسنجی در منطقه، استفاده شد. صحت دادههای GPCC در تخمین بارش ماهانه ایستگاههای سینوپتیک مورد مطالعه با استفاده از معیارهای آماری R²، RMSE، MAE و PBIAS ارزیابی شد. نتایج ارزیابی با R² برابر0.91 و RMSE برابر10.83، دقت قابل قبول پایگاه بارش GPCC را نشان داد. برای مقایسه طبقات شدت خشکسالی بدست آمده از دو شاخص SPI و mRAI در مقیاسهای زمانی مختلف، از آماره کاپا (Kappa) و ضریب Cramer's V بهره گرفته شد. مقادیر آماره Kappa و ضریب Cramer's V برای مقیاسهای زمانی مختلف در ایستگاهها به ترتیب0.851 و 0.837 (3 ماهه)، 0.863 و 0.847 (6 ماهه)،0.867 و 0.850(9 ماهه)، و 0.929 و 0.912 (12 ماهه) به دست آمد. نتایج به وضوح نشان داد که تطابق آماری بین طبقات شدت خشکسالی شاخصهای SPI و mRAI در مقیاسهای زمانی 3، 6، 9 و 12 ماهه وجود دارد. این آمارهها (در سطح 1 درصد)، وجود یک رابطه معنیدار را بین شاخصهای خشکسالی SPI و mRAI در ارزیابی شرایط خشکسالی در مقیاس ایستگاههای سینوپتیک و کل حوضه بیان میکنند. یافتههای پژوهش بر کاربرد موثر دادههای GPCC و همخوانی دو شاخص در پایش خشکسالی هواشناسی حوضه آبریز دریاچه ارومیه تأکید دارد و استفاده از دادههای این پایگاه بارش در تحقیقات مدیریت منابع آب و هیدرولوژی حوضه توصیه میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
ارومیه؛ بارش شبکهای جهانی؛ تحلیل مکانی خشکسالی؛ ناهنجاری بارش | ||
مراجع | ||
منابع حلبیان، امیرحسین، و قاسمیسیانی، علی (1400). بررسی روند مکانی و زمانی بارش در حوضه خزر با استفاده از دادههای مرکز اقلیمشناسی بارش جهان. مهندسی و مدیریت آبخیز، 13(2): 294-283. doi: 10.22092/ijwmse.2020.125399.1610 صادقیان آقکندی، مرضیه، رضایی، حسین، خلیلی، کیوان، و احمدی، فرشاد (1402). کاربرد دادههای شبکهای CRU و GPCC در تحلیل خشکسالیهای بلند مدت حوضه آبریز دریاچه ارومیه. پژوهشهای حفاظت آب و خاک، 30(3): 125-107. doi: 10.22069/jwsc.2024.21431.3654 منتصری، مجید، امیرعطایی، بابک، و خلیلی، کیوان (1395). تحلیل روند تغییرات زمانی و مکانی دورههای خشکسالی و ترسالی شمال غرب کشور بر اساس دو شاخص خشکسالی SPI و RAI. آب و خاک، 30(2): 671-655. doi: 10.22067/jsw.v30i2.39679 نویدی نساج، بهزاد، ظهرابی، نرگس، نیکبخت شهبازی، علیرضا، و فتحیان، حسین (1400). ارزیابی دادههای بارش شبکهبندی جهانی در پایش خشکسالی (مطالعه موردی: حوضهی آبریز کارون بزرگ). حفاظت منابع آب و خاک، 10(3): 79-96.
References Araghi A, & Adamowski, J. (2024). Assessment of 30 gridded precipitation datasets over different climates on a country scale. Earth Science Informatics 17, 1301-1313. doi: 10.1007/s12145-023-01215-0 Basheer, M., & Elagib, N. A. (2019). Performance of satellite-based and GPCC 7.0 rainfall products in an extremely data-scarce country in the Nile Basin. Atmospheric Research, 215, 128-140. doi: 10.1016/j.atmosres.2018.08.028. Bashirian, F., Rahimi, D., Movahedi, S., & Zakerinejad, R. (2020). Water level instability analysis of Urmia Lake Basin in the northwest of Iran. Arabian Journal of Geosciences, 13, 1-14. doi: 10.1007/s12517-020-5207-1. Bayissa, Y., Tadesse, T., Demisse, G., & Shiferaw, A. (2017). Evaluation of satellite-based rainfall estimates and application to monitor meteorological drought for the Upper Blue Nile Basin, Ethiopia. Remote Sensing, 9(7), 669. doi: 10.3390/rs9070669. Bhalme, H. N., & Mooley, D. A. (1980). Large-scale droughts/floods and monsoon circulation. Monthly Weather Review, 108, 1197-1211. doi: 10.1175/1520-0493(1980)108<1197:LSDAMC>2.0.CO;2. Chen, L., Brun, P., Buri, P., Fatichi, S., Gessler, A., McCarthy, M. J., Pellicciotti, F., Stocker, B., & Karger, D. N. (2025). Global increase in the occurrence and impact of multiyear droughts. Science, 387(6731), 278-284. doi: 10.1126/science.ado4245. Ekpetere, K. O. (2025). Development and evaluation of the modified and standardized rainfall anomaly indices for extreme variability analysis. Journal of Environmental Management, 375, 124160. doi: 10.1016/j.jenvman.2025.124160. Fluixá-Sanmartín, J., Pan, D., Fischer, L., Orlowsky, B., García-Hernández, J., Jordan, F., Haemmig, Ch., Zhang, F., & Xu, J. (2018). Searching for the optimal drought index and timescale combination to detect drought: A case study from the lower Jinsha River basin, China. Hydrology and Earth System Sciences, 22(1), 889-910. doi: 10.5194/hess-22-889-2018. Javan, K., Azizzadeh, M. R., & Yousefi, S. (2016). An Investigation and assessment of meteorological drought in Lake Urmia Basin using drought indices and probabilistic methods. Natural Environment Change, 2(2), 153-164. Halabian, A., & Ghasemi Siani, A. (2021). Analysis of the spatial and temporal trend in precipitation on Caspian basin using GPCC data. Watershed Engineering and Management, 13(2), 283-294. doi: 10.22092/ijwmse.2020.125399.1610. [In Persian] Hänsel, S., Schucknecht, A., & Matschullat, J. (2016). The Modified Rainfall Anomaly Index (mRAI)—is this an alternative to the Standardized Precipitation Index (SPI) in evaluating future extreme precipitation characteristics?. Theoretical and Applied Climatology, 123, 827-844. doi: 10.1007/s00704-015-1389-y. Heydari Tasheh Kabood, S., Hosseini, S. A., & Heydari Tasheh Kabood, A. (2020). Investigating the effects of climate change on stream flows of Urmia Lake basin in Iran. Modeling Earth Systems and Environment, 6, 329-339. doi: 10.1007/s40808-019-00681-0. Karavitis, C. A., Alexandris, S., Tsesmelis, D. E., & Athanasopoulos, G. (2011). Application of the standardized precipitation index (SPI) in Greece. Water, 3(3), 787-805. doi: 10.3390/w3030787. Kazempour Choursi, S., Erfanian, M., Abghari, H., Miryaghoubzadeh, M., & Javan, K. (2024). Enhancing drought monitoring through spatial downscaling: A geographically weighted regression approach using TRMM 3B43 precipitation in the Urmia Lake Basin. Earth Science Informatics, 17, 1-26. doi: 10.1007/s12145-024-01324-4. Keyantash, J., & Dracup, J. A. (2002). The quantification of drought: an evaluation of drought indices. Bulletin of the American Meteorological Society, 83(8), 1167-1180. doi: 10.1175/1520-0477-83.8.1167. Lu, J., Jia, L., Menenti, M., Yan, Y., Zheng, C., & Zhou, J. (2018). Performance of the standardized precipitation index based on the TMPA and CMORPH precipitation products for drought monitoring in China. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11(5), 1387-1396. doi: 10.1109/JSTARS.2018.2810163. McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to timescales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, 17(22), 179-183. Manzano, A., Clemente, M. A., Morata, A., Luna, M. Y., Beguería, S., Vicente-Serrano, S. M., & Martín, M. L. (2019). Analysis of the atmospheric circulation pattern effects over SPEI drought index in Spain. Atmospheric Research, 230, 104630. doi: 10.1016/j.atmosres.2019.104630. Mishra, A. K., & Desai, V. R. (2005). Spatial and temporal drought analysis in the Kansabati river basin, India. International Journal of River Basin Management, 3(1), 31-41. doi: 10.1080/15715124.2005.9635243. Montaseri, M., Amirataee, B., & Khalili, K. (2016). Identification of trend in spatial and temporal dry and wet periods in northwest of Iran based on SPI and RAI indices. Water and Soil, 30(2), 655-671. doi: 10.22067/jsw.v30i2.39679. [In Persian] Navidi, N. B., Zohrabi, N., Nikbakht, S. A., & Fathian, H. (2021). Evaluation of global gridded precipitation datasets for drought monitoring (case study: great Karoon watershed). Journal of Water and Soil Resources Conservation, 10(3), 79-96. [In Persian] Mpelasoka, F., Hennessy, K., Jones, R., & Bates, B. (2008). Comparison of suitable drought indices for climate change impacts assessment over Australia towards resource management. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 28(10), 1283-1292. doi: 10.1002/joc.1649. Palmer, W. C. (1965). Meteorological drought. US Department of Commerce, Weather Bureau. Patel, N. R., Chopra, P., & Dadhwal, V. K. (2007). Analyzing spatial patterns of meteorological drought using standardized precipitation index. Meteorological Applications: A journal of forecasting, practical applications, training techniques and modelling, 14(4), 329-336. doi: 10.1002/met.33. Raziei, T. (2021). Revisiting the rainfall anomaly index to serve as a simplified standardized precipitation index. Journal of Hydrology, 602, 126761. doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.126761. Raziei, T., Bordi, I., & Pereira, L. S. (2011). An application of GPCC and NCEP/NCAR datasets for drought variability analysis in Iran. Water Resources Management, 25, 1075-1086. doi: 10.1007/s11269-010-9657-1. Sadeghian Aghkandi, M., Rezaie, H., Khalili, K., & Ahmadi, F. (2023). Using of CRU and GPCC data base in the analysis of long-term droughts in the Urmia Lake basin. Journal of Water and Soil Conservation, 30(3), 107-125. doi: 10.22069/jwsc.2024.21431.3654. [In Persian] Saemian, P., Hosseini-Moghari, S. M., Fatehi, I., Shoarinezhad, V., Modiri, E., Tourian, M. J., Tang, Q., Nowak, W., Bárdossy, A., & Sneeuw, N. (2021). Comprehensive evaluation of precipitation datasets over Iran. Journal of Hydrology, 603, 127054. doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.127054. Schneider U, Hänsel, S, Finger, P, Rustemeier, E, & Ziese, M. (2022). GPCC full data monthly product version 2022 at 0.25°: monthly land-surface precipitation from rain-gauges built on GTS-based and historical data. Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Deutscher Wetterdienst (DWD). doi: 10.5676/DWD_GPCC/FD_M_V2022_025. Shirmohammadi, B., Malekian, A., Salajegheh, A., Taheri, B., Azarnivand, H., Malek, Z., & Verburg, P. H. (2020). Scenario analysis for integrated water resources management under future land use change in the Urmia Lake region, Iran. Land Use Policy, 90, 104299. doi: 10.1016/j.landusepol.2019.104299. Spinoni, J., Naumann, G., Vogt, J., & Barbosa, P. (2015). European drought climatologies and trends based on a multi-indicator approach. Global and Planetary Change, 127, 50-57. doi: 10.1016/j.gloplacha.2015.01.012. Stagge, J. H., Tallaksen, L. M., Gudmundsson, L., Van Loon, A. F., & Stahl, K. (2016). Response to comment on 'candidate distributions for climatological drought indices (SPI and SPEI)'. International Journal of Climatology, 36(4). doi: 10.1002/joc.4564. Sutapa, I. W., Arafat, Y., Lipu, S., & Rustiati, N. B. (2024). A comparative study of SPI, PCI, PCD, and RAI methods for estimating drought in the Palu River Basin, Indonesia. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1311(1), 1-15 IOP Publishing. doi: 10.1088/1755-1315/1311/1/012056. Tang, G., Ma, Y., Long, D., Zhong, L., & Hong, Y. (2016). Evaluation of GPM Day-1 IMERG and TMPA Version-7 legacy products over Mainland China at multiple spatiotemporal scales. Journal of Hydrology, 533, 152-167. doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.12.008. Van-Rooy, M. (1965). A Rainfall Anomaly Index (RAI), independent of the time and space. Notos, 14: 43-48. Vicente-Serrano, S. M., Beguería, S., & López-Moreno, J. I. (2010). A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of Climate, 23(7), 1696-1718. doi: 10.1175/2009JCLI2909.1. Wang, W., Ertsen, M. W., Svoboda, M. D., & Hafeez, M. (2016). Propagation of drought: from meteorological drought to agricultural and hydrological drought. Advances in Meteorology, 2016. doi: 10.1155/2016/6547209. Wei, L., Jiang, S., Ren, L., Yuan, F., & Zhang, L. (2019). Performance of two long-term satellite-based and GPCC 8.0 precipitation products for drought monitoring over the Yellow River Basin in China. Sustainability, 11(18), 4969. doi: 10.3390/su11184969. Xiang, Y., Chen, J., Li, L., Peng, T., & Yin, Z. (2021). Evaluation of eight global precipitation datasets in hydrological modeling. Remote Sensing, 13(14), 2831. doi: 10.3390/rs1314283. Xiong, H., Han, J., & Yang, Y. (2025). Propagation from meteorological to hydrological drought: characteristics and influencing factors. Water Resources Research, 61(4), e2024WR037765. doi: 10.1029/2024WR037765 Zhong, R., Chen, X., Lai, C., Wang, Z., Lian, Y., Yu, H., & Wu, X. (2019). Drought monitoring utility of satellite-based precipitation products across mainland China. Journal of Hydrology, 568, 343-359. doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.10.072.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 97 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 36 |