| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 864 |
| تعداد مقالات | 8,349 |
| تعداد مشاهده مقاله | 16,829,754 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 11,260,294 |
واکاوی پویایی فراوانی بارش و پیشبینی آن در شمال باختری ایران بر پایۀ نظریه آشوب | ||
| مجله جغرافیا و توسعه | ||
| مقاله 8، دوره 24، شماره 84، مهر 1405، صفحه 197-220 اصل مقاله (1.51 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2025.50360.3696 | ||
| نویسندگان | ||
| حسن شادمان* 1؛ حسین عساکره2 | ||
| 1محقق بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان زنجان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، زنجان، ایران | ||
| 2استاد آبوهواشناسی، گروه جغرافیا، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران | ||
| چکیده | ||
| بارش یکی از برجستهترین متغیرهای آبوهوایی است که اثرات گستردهای بر محیط و انسان دارد. بااینهمه سرشت پیچیده بارش، واکاوی و پیشبینی آن را دشوار میکند. در این پژوهش پویایی فراوانی بارش در شمال باختری ایران در دوره 2019-1970 با بهکارگیری نظریه آشوب بررسی و سپس برای دوره 2036 – 2020 پیشبینی شده است. دادههای بهکار رفته، دادههای شبکهای بارش است که از درونیابی دادههای 219 ایستگاه همدید، آبوهواشناسی و بارانسنجی بهدست آمده است. برای بررسی پویایی بارش از روشهای میانگین اطلاعات متقابل، کائو، بُعد همبستگی و بزرگترین نمای لیاپانوف استفاده شده است. همچنین برای پیشبینی یک روش غیرخطی بهکار گرفته شد. یافتهها نشان دادند که زمان تأخیر و بُعد نشاندن بهینه برای بازسازی فضای فاز میانگین فراوانی بارش بهترتیب 3 و 8 است. اندازه بُعد همبستگی (6/3) و بزرگترین نمای لیاپانوف (007/0) نشان دادند که فراوانی بارش ماهانه آشوبناک است. گذشته از این سری زمانی فراوانی بارش ماهانه شمال باختری ایران دارای حافظه درازمدت است. همچنین بر پایه پیشبینی انجامشده فراوانی بارش سالانه در دوره پیشرو 2/13 درصد کاهش خواهد یافت. بیشترین اندازه کاهش در ماههای جولای و آگوست با 50 درصد پیشبینی شده است. بااینهمه تغییرات در فوریه، سپتامبر و نوامبر صفر درصد خواهد بود. گذشته از این، فراوانی بارش در همۀ فصلهای سال با کاهش روبهرو خواهد شد؛ بهگونهای که بیشترین کاهش در تابستان (3/33- درصد)، پس از آن بهار (5/12- درصد) و کمترین اندازه کاهش در فصل سرد (زمستان 10- و پاییز 1/11- درصد) رخ خواهد داد. کاهش فراوانی بارش بهویژه در ماههای بهار که هم زمان با آغاز رویش گیاهان و آغاز برخی فعالیتهای کشاورزی است، میتواند پیامدهای اقتصادی و محیطی مهمی در پی داشته باشد. افزون بر این کاهش فراوانی بارش حتی اگر همراه با کاهش اندازه بارش نباشد، میتواند زمینه را برای برخی بحرانهای اقتصادی، اجتماعی و محیطی فراهم کند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| فراوانی بارش؛ شمال باختری ایران؛ نظریه آشوب؛ پیشبینی | ||
| مراجع | ||
|
استادی، الناز؛ سعید جهانبخش؛ مجید رضاییبنفشه؛ علیمحمد خورشیددوست؛ هاشم رستمزاده (1403). پیشنگری بارش شمالغرب ایران مبتنی بر برونداد پروژه مقایسه متقابل مدلهای جفتشده فاز ششم (CMIP6)، پژوهشهای اقلیمشناسی. شماره 56. صفحات 14-1.
جانی، رسول؛ محمدعلی قربانی؛ ابوالفضل شمسایی (1392). بررسی ماهیت آشوبناکی بارش ماهانه شهر تبریز در شرایط تغییر اقلیم، فصلنامه زمینشناسی محیطزیست. دوره 23. شماره 7. صفحات20- 7.
دریجانی، علی؛ سیدصفدر حسینی؛ محمد قربانی (1387). برآورد ارزش خسارات ناشی از خشکسالی بر تولید گندم دیم در استان گلستان، اقتصاد کشاورزی و توسعه. دوره 64. شماره 16. صفحات 95- 83.
شرفی، سعید؛ مهدی محمدیقلعهنی (1401). تاثیر خشکسالی بر عملکرد گندم و جو دیم در اقلیمهای مختلف ایران، مجله آبیاری و زهکشی ایران. دوره 16. شماره 5. صفحات 110-102.
شهیکیتاش، محمدنبی؛ خدیجه دینارزهی؛ ارسلان دژکام (1392). بررسی رفتار غیرخطی و آشوبی بازار نرخ ارز ایران، فصلنامه روند. دوره 63. شماره 20. صفحات 58- 39.
صلاحی، برومند؛ مهناز صابر؛ فاطمه وطنپرستقلعهجوق (1402). ارزیابی کارایی مدلهای سری زمانی در تعیین بهترین مدل برای پیشبینی بارشهای سالانه ایستگاههای منتخب شمال غرب ایران، جغرافیا و روابط انسانی. دوره 6. شماره 1. صفحات 538- 525.
عساکره، حسین؛ رباب رزمی (1391). تحلیل تغییرات بارش سالانه شمال غرب ایران. جغرافیا و برنامهریزی محیطی (مجله پژوهشی علوم انسانی دانشگاه اصفهان). دوره 23. شماره 3. صفحات 162- 147.
فرزین، سعید؛ خسرو حسینی؛ حجت کرمی؛ سیدفرهاد موسوی (1396). تحلیل سریزمانی فرایندهای هیدرولوژیک از دیدگاه نظریه آشوب (مطالعه موردی: بارش ماهانه دریاچه ارومیه)، مهندسی عمران مدرس. دوره 7. شماره 2. صفحات 234- 225.
https://mcej.modares.ac.ir/article_12017.html
Asakereh, H. (2017). Trends in monthly precipitation over the northwest of Iran (NWI). Theoretical and Applied Climatology, Vol. 130, 443-451. https://doi.org/10.1007/s00704-016-1893-8 Asakereh, H. (2020). Decadal variation in precipitation regime in northwest of Iran. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 139, 461-471. https://doi.org/10.1007/s00704-019-02984-9 Asakereh, H., Jahanbakhsh, Saeed., & Ashrafi, Saeideh. (2019). On the frequency changes of cyclones affecting precipitation in the Rood Zard basin, Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 12, No. 13, 413. https://doi.org/10.1007/s12517-019-4523-9 Baker, G L., Gollub, J P. (1996). Chaotic dynamics: an introduction. 2nd ed. Cambridge; NewYork, Cambridge University Press. p 256. https://doi.org/10.1063/1.4822948 Cao, L. (1997). Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 110, No. 1-2, 43-50. https://doi.org/10.1016/S0167-2789(97)00118-8 Deepthi, B., & Sivakumar, Bellie. (2024). Spatial downscaling of rainfall from general circulation models: A chaos theory-based framework. Atmospheric Research, 107531. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2024.107531 Dhanya, C. T., Villarini, Gabriele. (2018). On the inherent predictability of precipitation across the United States. Theoretical and applied climatology, Vol. 133, 1035-1050. https://doi.org/10.1007/s00704-017-2231-5 Ding, X., Liao, W., Wang, H., Lei, X., Zhang, W. and Yu, Z. (2019). Spatiotemporal Variations of Extreme Precipitation and Study on Chaotic Characteristics in the Xijiang River Basin, China. Water, Vol. 11, No. 10, 2106. https://doi.org/10.3390/w11102106 Elshorbagy, A., Simonovic, S. P., & Panu, U. S. (2002). Noise reduction in chaotic hydrologic time series: facts and doubts. Journal of Hydrology, Vol. 256, No. 3-4, 147-165. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00534-0 Farzin, Saeyd., Hosseini, Khosro., Karami, Hojat., Mousavi, Seyed Farhad. (2017). Analysis of time series in hydrological processes using chaos theory (Case study: Monthly rainfall of Urmia Lake), Quranic Knowledge Research, Vol. 17, No. 2, 213-223. https://mcej.modares.ac.ir/article_12017_en.html Fattahi, M. H., Talebbeydokhti, N., Moradkhani, H., Nikooee. (2013). Revialing the Chaotic Nature of River Flow. Iranian Journal of Science and Technology, Vol. 37, 437-456. https://doi: 10.22099/ijstc.2013.1798 Fu, Q., Zhang, Y., Li, T., Cui, S., & Liu, D. (2018). Spatiotemporal Complexity Analysis of Daily Precipitation in a Changing Environment in Heilongjiang Province, China. Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 23, No. 11, 04018045. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001703 Fuwape, I. A., Ogunjo, S. T., Oluyamo, S. S., & Rabiu, A. B. (2017). Spatial variation of deterministic chaos in mean daily temperature and rainfall over Nigeria. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 130, No. 1-2, 119-132. https://doi.org/10.1007/s00704-016-1867-x Fuwape, I., Oluyamo, S., Rabiu, B., & Ogunjo, S. (2020). Chaotic signature of climate extremes. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 139, 565-576. doi.org/10.1007/s00704-019-02987-6 Gibson-Forty, E. V., Barnett, K. L., Tissue, D. T., & Power, S. A. (2016). Reducing rainfall amount has a greater negative effect on the productivity of grassland plant species than reducing rainfall frequency. Functional Plant Biology, Vol. 43, No. 4, 380-391. https://doi.org/10.1071/FP15174 Gómez-Gómez, J., Carmona-Cabezas, R., Sánchez-López, E., de Ravé, E. G., & Jiménez-Hornero, F. J. (2022). Multifractal fluctuations of the precipitation in Spain (1960-2019). Chaos, Solitons & Fractals, 157, 11190 https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.1119099. Jayawardena, A. W., & Lai, F. (1994). Analysis and prediction of chaos in rainfall and stream flow time series. Journal of hydrology, Vol. 153, No. 1-4, 23-52. https://doi.org/10.1016/0022-1694(94)90185-6 Kantz, H., Schreiber, T. (2003). Nonlinear time series analysis, Cambridge University Press. 365. https://doi.org/10.1017/CBO9780511755798 Khojasteh, A. (2020). Cyclone tracking affecting precipitation in Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 13, No. 18, 904. https://doi.org/10.1007/s12517-020-05803-y Rodriguez-Iturbe, I., Febres De Power, B., Sharifi, M. B., Georgakakos, K. P. (1989). Chaos in rainfall. Water Resources Research, Vol. 25, No, 7, 1667-1675. https://doi.org/10.1029/WR025i007p01667 Shu, Z., Chan, P. W., Li, Q., He, Y., & Yan, B. (2020). Characterization of daily rainfall variability in Hong Kong: a nonlinear dynamic perspective. International Journal of Climatology. Vol. 41, No, 1,.2913-2926. https://doi.org/10.1002/joc.6891 Sivakumar, B., Berndtsson, R., Olsson, J., & Jinno, K. (2001). Evidence of chaos in the rainfall-runoff process. Hydrological Sciences Journal, Vol. 46, No, 1, 131-145. https://doi.org/10.1080/02626660109492805 Tatli, H. (2015). Detecting persistence of meteorological drought via the Hurst exponent. Meteorological Applications, Vol. 22, No, 4, 763 769. https://doi.org/10.1002/met.1519 Yu, S., Wang, W., Liang, H., & Zhang, D. (2024). Investigating the Spatiotemporal Complexity of Rainfall from a Chaotic Perspective: Case Study in the Jinsha River Basin, China. Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 29, No, 4, 05024013. https://doi.org/10.1061/JHYEFF.HEENG-6038 Zhao, Y., Zhu, T., Zhou, Z., Cai, H., & Cao, Z. (2023). Detecting nonlinear information about drought propagation time and rate with nonlinear dynamic system and chaos theory. Journal of Hydrology, 623, 129810. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129810
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 545 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 48 |
||