| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 834 |
| تعداد مقالات | 8,015 |
| تعداد مشاهده مقاله | 14,852,488 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,586,513 |
شناسایی کانون های بالقوه تولید گرد و غبار با استفاده از داده های سنجش از دور (مطالعه موردی: استان البرز) | ||
| مخاطرات محیط طبیعی | ||
| مقاله 2، دوره 8، شماره 20، خرداد 1398، صفحه 1-20 اصل مقاله (2.7 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2017.3336 | ||
| نویسنده | ||
| بهزاد رایگانی* | ||
| استادیار، گروه محیط زیست طبیعی و تنوع زیستی، دانشکده محیط زیست، سازمان حفاظت محیط زیست | ||
| چکیده | ||
| گرد و غبار یکی از فرآیندهای مهم مناطق خشک و نیمه خشک است که وقوع آن در سالهای اخیر در ایران افزایش پیدا کرده است. شناسایی کانونهای تولیدکننده این پدیده اولین گام در مدیریت و کنترل آن به شمار میرود. به دلیل خشک و نیمه خشک بودن اقلیمهایی که پدیده گرد و غبار در آنها به وقوع میپیوندد، همواره مناطق وسیعی برای پایش و کنترل وجود دارند که عملاً مدیریت آنها را ناممکن میسازد. از اینرو کاهش مناطق کاندید به سطوح واقعی تولیدکننده یکی از دغدغه های اصلی پژوهشگران به شمار میرود. در این مقاله، با استفاده از داده های دورسنجی، به شناسایی کانونهای بالقوه تولید گرد و غبار در استان البرز پرداخته شده است. شاخصهای طیفی رطوبت و پوشش گیاهی مختلفی بر روی دادههای سنجنده OLI اعمال شد و بر اساس میزان تغییرات در منطقه مطالعاتی شاخصهای رطوبت مربوط به تبدیل تسلد کپ و پوشش گیاهی DVI انتخاب و بر روی تصاویر سالهای 2013، 2014 و 2015 اعمال گردید و نقشه پتانسیل فرسایش پذیری رطوبت و پوشش گیاهی تولید شد. شاخص طیفی زبری بر داده مدل رقومی ارتفاع سنجنده ASTER اعمال و نقشه پتانسیل فرسایش پذیری زبری تهیه گردید. با استفاده از اطلاعات زمین شناسی، نقشه حساسیت فرسایش پذیری سنگها تولید شد. با تلفیق نقشه های پتانسیل فرسایش پذیری در مدل ارزیابی چند معیاره و انجام عملیات میدانی نقشه کانونهای بالقوه ریزگرد تهیه گردید و بر اساس یک طرح نمونه برداری مورد بازدید قرار گرفتند. نتایج نشان داد که با استفاده از تصاویر ماهوارهای و اعمال شاخصهای طیفی، به خوبی میتوان کانونهای بالقوه تولید گرد و غبار را شناسایی نمود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تبدیل تسلدکپ؛ DVI؛ OLI؛ ASTER؛ زبری؛ کانون های بالقوه تولید گرد و غبار | ||
| مراجع | ||
|
اداره کل حفاظت محیط زیست استان البرز، وضعیت محیط زیست استان البرز، تهدیدها، فرصتها و راهکارهای پیشنهادی. 1394، قابل دسترس از: http://alborz.doe.ir/portal/File/ShowFile.aspx?ID=0d70ec13-80c2-48f7-ac7a-3e3027f5c2e9 اداره کل هواشناسی استان البرز، نگرشی بر ویژگیهای اقلیمی استان البرز. 1394، قابل دسترس از: http://www.alborz-met.ir/Dorsapax/Data/Sub_0/File/pahnehbandy.p%20df.pdf Alimohammadi, M., Alirezaei, S., & Kontak, D.J. (2015). Application of ASTER data for exploration of porphyry copper deposits: A case study of Daraloo–Sarmeshk area, southern part of the Kerman copper belt, Iran. Ore Geology Reviews, 70, 290-304 Baig, M.H.A., Zhang, L., Shuai, T., & Tong, Q. (2014). Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance. Remote Sensing Letters, 5, 423-431 Banks, J., Brindley, H., Flamant, C., Garay, M., Hsu, N., Kalashnikova, O., Klüser, L., & Sayer, A. (2013). Intercomparison of satellite dust retrieval products over the west African Sahara during the Fennec campaign in June 2011. Remote Sensing of Environment, 136, 99-116 Basso, B., Cammarano, D., & De Vita, P. (2004). Remotely sensed vegetation indices: Theory and applications for crop management. Rivista Italiana di Agrometeorologia, 1, 36-53 Borrelli, P., Panagos, P., Ballabio, C., Lugato, E., Weynants, M., & Montanarella, L. (2014). TOWARDS A PAN‐EUROPEAN ASSESSMENT OF LAND SUSCEPTIBILITY TO WIND EROSION. Land Degradation & Development Cao, H., Amiraslani, F., Liu, J., & Zhou, N. (2015a). Identification of dust storm source areas in West Asia using multiple environmental datasets. Science of the Total Environment, 502, 224-235 Cao, H., Liu, J., Wang, G., Yang, G., & Luo, L. (2015b). Identification of sand and dust storm source areas in Iran. Journal of Arid Land, 7, 567-578 Christopher, S.A., & Jones, T.A. (2010). Satellite and surface-based remote sensing of Saharan dust aerosols. Remote Sensing of Environment, 114, 1002-1007 Eastman, J.R. (2012). IDRISI Selva Tutorial. Idrisi Production, Clark Labs-Clark University, 45, 51-63 El-Askary, H.M., Sarkar, S., Kafatos, M., & El-Ghazawi, T.A. (2003). A multisensor approach to dust storm monitoring over the Nile Delta. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, 2386-2391 Ginoux, P., Chin, M., Tegen, I., Prospero, J.M., Holben, B., Dubovik, O., & Lin, S.J. (2001). Sources and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 106, 20255-20273 Hansen, B., Schjønning, P., & Sibbesen, E. (1999). Roughness indices for estimation of depression storage capacity of tilled soil surfaces. Soil and Tillage Research, 52, 103-111 Hatfield, J.L., & Sauer, T.J. (2011). Soil management: building a stable base for agriculture. American Society of Agronomy. Ichoku, C., Kaufman, Y.J., Remer, L.A., & Levy, R. (2004). Global aerosol remote sensing from MODIS. Advances in Space Research, 34, 820-827 IRAN, M.F., ARAB, K.M., & AKRAM, M. (2005). INVESTIGATION OF DUST ORIGINS AND CHARACTERISTICS OF THEIR SPREADING IN SISTAN'S STORMS, IRAN REGION, USING IMAGE PROCESSING Jenness, J. (2013). DEM surface tools for ArcGIS. Jenness Enterprises, 1-96 Jin, S., & Sader, S.A. (2005). Comparison of time series tasseled cap wetness and the normalized difference moisture index in detecting forest disturbances. Remote Sensing of Environment, 94, 364-372 Kaźmierowski, C., Ceglarek, J., Królewicz, S., Cierniewski, J., Universityc, A.M., Jasiewicz, J., & Wyczałek, M. (2015). Soil surface roughness quantification using DEM obtained from UAV photogrammetry Kneubühler, M., Koetz, B., Richter, R., Schaepman, M., & Itten, K. (2005). Geometric and radiometric pre-processing of CHRIS/PROBA data over mountainous terrain. In, Proc. 3rd CHRIS/PROBA Workshop, Frascati (I) (pp. 21-23) Lancaster, N., & Baas, A. (1998). Influence of vegetation cover on sand transport by wind: field studies at Owens Lake, California. Earth Surface Processes and Landforms, 23, 69-82 Lee, J.A., Baddock, M.C., Mbuh, M.J., & Gill, T.E. (2012). Geomorphic and land cover characteristics of aeolian dust sources in West Texas and eastern New Mexico, USA. Aeolian Research, 3, 459-466 Leys, J.F., & Mctainsh, G.H. (1996). SEDIMENT FLUXES AND PARTICLE GRAIN‐SIZE CHARACTERISTICS OF WIND‐ERODED SEDIMENTS IN SOUTHEASTERN AUSTRALIA. Earth Surface Processes and Landforms, 21, 661-671 Liu, Q., Liu, G., Huang, C., Liu, S., & Zhao, J. (2014). A tasseled cap transformation for Landsat 8 OLI TOA reflectance images. In, Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2014 IEEE International (pp. 541-544): IEEE Long, X., Li, N., Tie, X., Cao, J., Zhao, S., Huang, R., Zhao, M., Li, G., & Feng, T. (2016). Urban dust in the Guanzhong Basin of China, part I: A regional distribution of dust sources retrieved using satellite data. Science of the Total Environment, 541, 1603-1613 Malczewski, J. (1999). GIS and multicriteria decision analysis. John Wiley & Sons. Malczewski, J., & Rinner, C. (2015). Multicriteria decision analysis in geographic information science. Springer. Mashayekhan, A., & Honardoust, F. (2011). Multi-criteria evaluation model for desertification hazard zonation mapping using GIS (Study Area: Trouti Watershed, Golestan, Iran). Journal of Rangeland Science, 1, 331-339 Mezõsi, G., Blanka, V., Bata, T., Kovács, F., & Meyer, B. (2013). Estimation of regional differences in wind erosion sensitivity in Hungary. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1, 4713-4750 Miller, R., Tegen, I., & Perlwitz, J. (2004). Surface radiative forcing by soil dust aerosols and the hydrologic cycle. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 109 Prospero, J.M., Ginoux, P., Torres, O., Nicholson, S.E., & Gill, T.E. (2002). Environmental characterization of global sources of atmospheric soil dust identified with the Nimbus 7 Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) absorbing aerosol product. Reviews of Geophysics, 40 Raupach, M.R., & Lu, H. (2004). Representation of land-surface processes in aeolian transport models. Environmental Modelling & Software, 19, 93-112 Samadi, M., Boloorani, A.D., Alavipanah, S.K., Mohamadi, H., & Najafi, M.S. (2014). Global dust Detection Index (GDDI); a new remotely sensed methodology for dust storms detection. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 12, 1 Schepanski, K., Tegen, I., & Macke, A. (2012). Comparison of satellite based observations of Saharan dust source areas. Remote Sensing of Environment, 123, 90-97 Shahraiyni, H.T., Karimi, K., Nokhandan, M.H., & Moghadas, N.H. (2015). Monitoring of dust storm and estimation of aerosol concentration in the Middle East using remotely sensed images. Arabian Journal of Geosciences, 8, 2095-2110 Tarekegn, T.H., Haile, A.T., Rientjes, T., Reggiani, P., & Alkema, D. (2010). Assessment of an ASTER-generated DEM for 2D hydrodynamic flood modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12, 457-465 Waggoner, D.G., & Sokolik, I.N. (2010). Seasonal dynamics and regional features of MODIS-derived land surface characteristics in dust source regions of East Asia. Remote Sensing of Environment, 114, 2126-2136 Webb, N.P., McGowan, H.A., Phinn, S.R., & McTainsh, G.H. (2006). AUSLEM (Australian Land Erodibility Model): A tool for identifying wind erosion hazard in Australia. Geomorphology, 78, 179-200 Webb, N.P., & Strong, C.L. (2011). Soil credibility dynamics and its representation for wind erosion and dust emission models. Aeolian Research, 3, 165-179 Yero, S.A., Hainin, M.R., & Yacoob, H. (2012). DETERMINATION OF SURFACE ROUGHNESS INDEX OF VARIOUS BITUMINOUS PAVEMENTS. International Journal of Research and Reviews in Applied Sciences, 13 Zhang, B., Tsunekawa, A., & Tsubo, M. (2008). Contributions of sandy lands and stony deserts to long-distance dust emission in China and Mongolia during 2000–2006. Global and Planetary Change, 60, 487-504 Zhou, Y., Chang, X., Ye, S., Zheng, Z., & Lv, S. (2015). Analysis on regional vegetation changes in dust and sandstorms source area: a case study of Naiman Banner in the Horqin sandy region of Northern China. Environmental Earth Sciences, 73, 2013-2025 Zobeck, T., Parker, N., Haskell, S., & Guoding, K. (2000). Scaling up from field to region for wind erosion prediction using a field-scale wind erosion model and GIS. Agriculture, ecosystems & environment, 82, 247-259 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,066 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,217 |
||