
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 739 |
تعداد مقالات | 7,166 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,710,081 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,035,944 |
ارزیابی روند تغییرات دما و کسر آب ابر در ایران با استفاده از دادههای سری زمانی محصولات سنجنده SEVIRI | ||
مخاطرات محیط طبیعی | ||
مقاله 7، دوره 11، شماره 31، خرداد 1401، صفحه 123-136 اصل مقاله (3.35 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2021.36107.1711 | ||
نویسندگان | ||
هاشم رستم زاده* 1؛ علی محمد خورشید دوست2؛ محمدرضا عزیززاده3 | ||
1استادیار، گروه آب و هواشناسی، دانشگاه تبریز | ||
2استاد، گروه آب و هواشناسی، دانشگاه تبریز | ||
3دانشجوی دکتری، گروه آب و هواشناسی، دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
هدف از این مطالعه بررسی روند تغییرات زمانی و مکانی دمای ابر و کسر آب ابر در ایران میباشد. جهت دستیابی به این هدف، از محصولات سنجنده SEVIRI ماهواره MSG برای دوره زمانی 2004 تا 2017 استفادهشده است. ابتدا دادههای موردمطالعه در یک شبکه منظم جغرافیایی در ابعاد 380×290 تنظیم گردید. سپس خصوصیات ابر برای هر ماه به طور جداگانه استخراج و در نهایتاً تغییرات زمانی آن مدلسازی شد. بهمنظور ارزیابی دقیق تغییرات متغیرها، ایران ازنظر مکانی به چهار ناحیه جداگانه تفکیک شد. بر اساس روشهای آماری، روند تغییرات زمانی، از طریق آزمون من-کندال و شاخص سن باهدف آشکارسازی وجود روند مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از محاسبات شاخصها نشانگر آن بود که کسر آب و دمای ابر در ایران بهغیراز ماههای می و سپتامبر بهصورت صعودی بوده است. بیشترین مقدار معنیداری در متغیر کسر آب ابر، در ماه ژوئن در جنوب ایران و حداقل آن در ماه می قابلمشاهده میباشد. بررسی درصدی روند نشان داد که حداکثر مقدار معنیداری دمای ابر، در ماه ژوئن در جنوب ایران و حداقل آن در ماه میبوده است. مطابق محاسبات انجامشده کمترین مقدار کسر آب ابر در ایران به شمال (25 درصد) و بیشترین آن به غرب ایران (6/41 درصد) اختصاص داده شده است. همچنین در ارتباط با دمای بالای ابر، جنوب ایران با 3/58 درصد بیشترین مقدار و شرق ایران با 25 درصد، صعودی بودن دادهها را به خود اختصاص دادهاند. حداکثر درصد معنیداری وجود سری در روند دمای ابر، در غرب ایران (83/70 %) و حداقل آن در جنوب (83/45 %) بوده است. | ||
کلیدواژهها | ||
دمای ابر؛ کسر آب ابر؛ سنجنده SEVIRI؛ آزمون غیرپارامتری؛ ایران | ||
مراجع | ||
حاتمی، خداکرم؛ موحدی، سعید. (1397). واکاوی تغییرات زمانی و مکانی پوشش ابر در ایران با بهرهگیری از دادههای سنجشازدور، مخاطرات محیط طبیعی، شماره 16 ، صفحه 127 تا 144. رستمزاده، هاشم؛ رسولی، علیاکبر؛ وظیفه دوست، مجید؛ ملکی، ناصر. (1398). ارزیابی و تحلیل نقش خصوصیات فیزیکی ابر در مقدار بارش محتمل با استفاده از دادههای ماهوارهای MSG منطقه موردمطالعه: غرب ایران، نشریه جغرافیا و برنامهریزی، شماره 72، صفحه 225 تا 245. رسولی، علیاکبر؛ جهانبخش، سعید؛ قاسمی، احمدرضا. (1392). بررسی تغییرات زمانی و مکانی مقدار پوشش ابر در ایران، فصلنامه علمیپژوهشی تحقیقات جغرافیایی، شماره 110 ، صفحه 85 تا 102. رسولی، علیاکبر؛ جوان، خدیجه. (1391). تحلیل روند وقوع توفانهای رعدوبرقی در نیمه غربی ایران با کاربرد آزمونهای ناپارامتری، فصلنامه علمیپژوهشی فضای جغرافیایی، شماره 38 ، صفحه 111 تا 126. مباشری، محمدرضا؛ رضایی، یوسف. (1385). تشخیص پوشش مه و ابرهای کوتاه St با استفاده از تصاویر ماهواره MSG-1 ، نشریه دانشکده فنی، شماره 8 (40)، صفحه 1107 تا 1119. Ahmadi, M., Dadashi-Roudbari, A., Akbari-Azirani, T., & Nasiri-Khuzani, B. (2020). Seasonal and annual segregation of liquid water and ice clouds in Iran and their relation to geographic components and precipitation. Theoretical and Applied Climatology, Volume:140 Issue:3-4 Page:963-982 Publication year:2020. doi.org/10.1007/s00704-020-03131-5
Boudala, F. S., Isaac, G. A., Cober, S. G., & Fu, Q. (2004). Liquid fraction in stratiform mixed‐phase clouds from in situ observations. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: A Journal of the atmospheric sciences, applied meteorology and physical oceanography, 130(603), 2919-2931. doi.org/10.1256/qj.03.153
Ghasemifar, E., Farajzadeh, M., Perry, M. C., Rahimi, Y. G., & Bidokhti, A. A. (2018). Analysis of spatiotemporal variations of cloud fraction based on geographic characteristics over Iran. Theoretical and applied climatology, 134(3), 1429-1445. doi.org/10.1007/s00704-017-2308-1
Giraud, V., Thouron, O., Riédi, J., & Goloub, P. (2001). Analysis of direct comparison of cloud top temperature and infrared split-window signature against independent retrievals of cloud thermodynamic phase. Geophysical research letters, 28(6), 983-986. doi.org: 10.1029/2000GL012046
Harrop, B. E., & Hartmann, D. L. (2012). Testing the role of radiation in determining tropical cloud-top temperature. Journal of Climate, 25(17), 5731-5747. doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00445.1
Hmadi, M., Dadashiroudbari, A., & Ahmadi, H. (2018). Spatiotemporal variations of total cloud cover and cloud optical thickness in Iran. Journal of the Earth and Space Physics, Vol. 44, No. 4, Winter 2019, 44(4), 145-164. doi.org: 10.22059/jesphys.2018.248041.1006956
Holz, R. E., Platnick, S., Meyer, K., Vaughan, M., Heidinger, A., Yang, P., & Nagle, F. (2016). Resolving ice cloud optical thickness biases between CALIOP and MODIS using infrared retrievals. 1foldr Import 2019-10-08 Batch 1. doi.org: 10.5194/acpd-15-29455-2015
Hu, Y., Rodier, S., Xu, K. M., Sun, W., Huang, J., Lin, B., ... & Josset, D. (2010). Occurrence, liquid water content, and fraction of supercooled water clouds from combined CALIOP/IIR/MODIS measurements. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, VOL:115, Page 1-13 (D4) D00H34. doi.org/10.1029/2009JD012384
Huang, Y., Siems, S., Manton, M., Protat, A., Majewski, L., & Nguyen, H. (2019). Evaluating Himawari-8 Cloud Products Using Shipborne and CALIPSO Observations: Cloud-top Height and Cloud-top Temperature. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 36(12), 2327-2347. doi.org/10.1175/JTECH-D-18-0231.1
Janowiak, J. E., & Arkin, P. A. (1991). Rainfall variations in the tropics during 1986–1989, as estimated from observations of cloud‐top temperature. Journal of Geophysical Research: Oceans, 96(S01), 3359-3373. doi.org/10.1029/90JD01856
Kendall M.G. Rank Correlation Methods. Griffin, London, UK, 1975.
Kumar, K. N., & Suzuki, K. (2019). Assessment of seasonal cloud properties in the United Arab Emirates and adjoining regions from geostationary satellite data. Remote Sensing of Environment, 228, 90-104. doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.024
Lima, C. B., Prijith, S. S., Sesha Sai, M. V., Rao, P. V., Niranjan, K., & Ramana, M. V. (2019). Retrieval and Validation of Cloud Top Temperature from the Geostationary Satellite INSAT-3D. Remote Sensing, 11(23), 2811. Page:1-28, Published: 27 November 2019. doi.org/10.3390/rs11232811
Lu, S., ten Veldhuis, M. C., van de Giesen, N., Heemink, A., & Verlaan, M. (2020). Precipitation regime classification based on cloud-top temperature time series for spatially varied parameterization of precipitation models. Remote Sensing, 12(2), 289. Page:1-18, Published: 16 January 2020. doi.org/10.3390/rs12020289
Mann, H.B. Nonparametric tests against trend. Econometrica, 13:245-259, 1945.
Minnis, P., Smith Jr, W. L., & Young, D. F. (2001). Cloud macro-and microphysical properties derived from GOES over the ARM SGP domain.
Rossow, W. B., Mosher, F., Kinsella, E., Arking, A., Desbois, M., Harrison, E., ... & Smith, E. (1985). ISCCP cloud algorithm intercomparison. Journal of Climate and Applied Meteorology, 24(9), 877-903. https://www.jstor.org/stable/26181473
Sherwood, S. C., Alexander, M. J., Brown, A. R., McFarlane, N. A., Gerber, E. P., Feingold, G., ... & Grabowski, W. W. (2013). Climate processes: clouds, aerosols, and dynamics. In Climate Science for Serving Society (pp. 73-103). Springer, Dordrecht. DOI: 10.1007/978-94-007-6692-1_4
Strunin, A. M., & Zhivoglotov, D. N. (2014). A method to determine true air temperature fluctuations in clouds with liquid water fraction and estimate water droplet effect on the calculations of the spectral structure of turbulent heat fluxes in cumulus clouds based on aircraft data. Atmospheric research, 138, 98-111. DOI: 10.1016/j.atmosres.2013.10.016
Stubenrauch, C. J., Rossow, W. B., Kinne, S., Ackerman, S., Cesana, G., Chepfer, H., ... & Maddux, B. C. (2013). Assessment of global cloud datasets from satellites: Project and database initiated by the GEWEX radiation panel. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(7), 1031-1049. doi.org/10.1175/BAMS-D-12-00117.1
Taylor, S., Stier, P., White, B., Finkensieper, S., & Stengel, M. (2017). Evaluating the diurnal cycle in cloud top temperature from SEVIRI. Atmospheric Chemistry and Physics, 17(11).
Wang, C., Luo, Z. J., Chen, X., Zeng, X., Tao, W. K., & Huang, X. (2014). A physically-based algorithm for non-blackbody correction of cloud-top temperature and application to convection study. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 53(7), 1844-1857. doi.org/10.1175/JAMC-D-13-0331.1
Wetherald, R. T., & Manabe, S. (1988). Cloud feedback processes in a general circulation model. Journal of the Atmospheric Sciences, 45(8), 1397-1416. DOI: 10.1175/1520-0469(1988)045<1397:CFPIAG>2.0.CO;2
Yin, J. F., Wang, D. H., Zhai, G. Q., & Xu, H. B. (2014). An investigation into the relationship between liquid water content and cloud number concentration in the stratiform clouds over north China. Atmospheric research, 139, 137-143. doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.12.004
Zeng, X. (1999). The relationship among precipitation, cloud-top temperature, and precipitable water over the tropics. Journal of Climate, 12(8), 2503-2514. doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2503:TRAPCT>2.0.CO;2. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 741 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 584 |