تعداد نشریات | 29 |
تعداد شمارهها | 630 |
تعداد مقالات | 6,368 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,731,571 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,362,971 |
واسنجی و ارزیابی شاخص وضع هوای آتشسوزی FWI در منطقه تالاب هامون | ||
مخاطرات محیط طبیعی | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 05 تیر 1402 | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2023.45016.1944 | ||
نویسندگان | ||
مجتبی شکوهی1؛ ابراهیم اسعدی اسکویی* 1؛ حدیث صادقی2؛ مهدی رهنما1 | ||
1استادیار، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران | ||
2کارشناس پژوهشی، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران | ||
چکیده | ||
تالابها از اکوسیستمهای مهم جهانی هستند که انتظار میرود در برابر رخداد آتش سوزیهای ناشی از تغییرات اقلیمی بسیار آسیب-پذیر باشند. اثرات نامطلوب اقلیمی سالهای اخیر خطر وقوع آتشسوزی در محدوده تالاب هامون را افزایش داده است. یکی از روش-های پیشبینی وقوع آتشسوزی استفاده از شاخصهای وضع هوایی آتشسوزی مانند FWI است. این شاخص که به طور گسترده در سراسر جهان بکار میرود، با در نظر گرفتن دمای هوا، رطوبت نسبی، سرعت باد و بارش، اثر این عوامل بر خطر وقوع آتشسوزی را ارزیابی مینماید. در این مطالعه پس از تهیه لایههای رستری روزانه FWI در محدوده تالاب هامون، آستانههای جدید برای طبقات مختلف خطر آتشسوزی برآورد شد. در ادامه توانایی شاخص FWI در پیشبینی وقوع آتشسوزی بر اساس آستانههای جدید انجام شد. در بین پارامترهای هواشناسی، متوسط ماهانه سرعت باد بیشترین همبستگی را با تغییرات ماهانه شاخص FWI داراست. متوسط کل مقدار FWI در تمام منطقه بیش از 70 است. توزیع تجمعی مقادیر FWI در منطقه نشان داد که برای 75 درصد روزها (طی سالهای 1998 تا 2021) مقدار FWI بزرگتر از 47 است. مقدار FWI برای نواحی شمالیتر به مراتب بالاتر از نواحی جنوبیتر است. نتایج آزمون روند من-کندال نشاندهنده روند افزایشی مقادیر FWI در سراسر منطقه است. نتایج نشان داد تفاوت قابل توجهی بین آستانههای جدید با مقادیر آستانههای استاندارد وجود دارد. به طوری که آستانه خطر بسیار بالا که در شرایط استاندارد برابر 38 است به 105 رسیده است. نتایج اعتبار سنجی نشان داد معیار AUC در پیشبینی خطر بسیار بالای وقوع آتش با در نظر گرفتن آستانه جدید، از 576/0 در شرایط استاندارد به 834/0 خواهد رسید. میتوان گفت آستانه جدید FWI با دقت خوب و قابل قبولی توانسته خطر وقوع آتشسوزی در محدوده تالاب هامون را پیشبینی نماید. | ||
کلیدواژهها | ||
خطر وقوع آتشسوزی؛ شاخص وضع هوای آتشسوزی FWI؛ لایههای رستری؛ معیار AUC | ||
مراجع | ||
پرنیان، مینا؛ اسعدی اسکویی، ابراهیم؛ رهنما، مهدی. (1400). بررسی روش های پایش و پیش بینی آتش سوزی نواحی رویشی ایران وجهان. پژوهش های اقلیم شناسی، 12(47): 101-120.
جهانتیغ، منصور. (1393). مقایسه میزان تولید علوفه Aeluropus lagopides در تالاب هامون در زمان خشکسالی و پرآبی. نشریه اکو بیولوژی تالاب، 6(4)، 73-83.
جوانشیری، زهره؛ اسعدی اسکویی، ابراهیم؛ فلامرزی، یاشار؛ عباسی، فاطمه. (1401). ارزیابی دقت دادههای بازتحلیل پایگاههای اقلیمی جهانیCFS-v2، MERRA-2، ERA-5 برای برآورد دمای متوسط در مناطق مختلف کشور. مجله ژئوفیزیک ایران. doi:10.30499/IJG.2022.360882.1452
Asadi Oskouei, E., Delsouz Khaki, B., Kouzegaran, S., Navidi, M. N., Haghighatd, M., Davatgar, N., Lopez-Baeza, E. (2022). Mapping Climate Zones of Iran Using Hybrid Interpolation Methods. Remote Sensing, 14(11), 1-20. https://doi.org/10.3390/rs14112632 Di Giuseppe, F., Vitolo, C., Krzeminski, B., San-Miguel, J. (2020). Fire weather index: the skill provided by ECMWF ensemble prediction system. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 20(8): 2365–2378. https://doi.org/10.5194/nhess-20-2365-2020, 2020. Eriksson, C. P., Johansson, N., McNamee, M. (2023). The performance of wildfire danger indices: A Swedish case study. Safety Science, 159:106038. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.106038 Fücsök, F., Müller, C., Scharmach, M. (2005). Measuring of the Reliability of NDE; 8th International Conference of the Slovenian Society for Non-Destructive Testing „Application of Contemporary Non-Destructive Testing in Engineering, Portorož, Slovenia, September 1-3. Giglio, L., Randerson, J. T., Van Der Werf, G. R. (2013). Analysis of daily, monthly, and annual burned areas using the fourth‐generation global fire emissions database (GFED4). Journal of Geophysical Research: Bio geosciences, 118(1): 317–328. https://doi.org/10.1002/jgrg.20042 Hanley, J. A., McNeil, B. J. (1982). The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143(1): 29–36. Kalbali, E., Ziaee, S., Najafabadi, M. M., Zakerinia, M. (2021). Approaches to adapting to impacts of climate change in northern Iran: The application of a Hydrogy-Economics model. Journal of Cleaner Production, 280:124067. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124067 Lawson, B. D., Armitage, O. B. (2008). Weather guide for the Canadian forest fire danger rating system.; Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Northern Forestry Centre, Edmonton, Alberta; p 85. McElhinny, M., Beckers, J. F., Hanes, C., Flannigan, M., Jain, P. (2020). A high-resolution reanalysis of global fire weather from 1979 to 2018–overwintering the Drought Code. Earth System Science Data, 12(3):1823–1833. https://doi.org/10.5194/essd-12-1823-2020 Mu, M., Randerson, J. T., Van der Werf, G. R., Giglio, L., Kasibhatla, P., Morton, D., Collatz, G. J., DeFries, R. S., Hyer, E. J., Prins, E. M. (2011). Daily and 3‐hourly variability in global fire emissions and consequences for atmospheric model predictions of carbon monoxide. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D24): 1-19. https://doi.org/10.1029/2011JD016245 Nahm, F. S. (2022). Receiver operating characteristic curve: overview and practical use for clinicians. Korean Journal of Anesthesiology, 75(1): 25–36. https://doi.org/10.4097/kja.21209 Ntinopoulos, N., Spiliotopoulos, M., Vasiliades, L., Mylopoulos, N. (2022). Contribution to the Study of Forest Fires in Semi-Arid Regions with the Use of Canadian Fire Weather Index Application in Greece. Climate, 10(10): 143. https://doi.org/10.3390/cli10100143 Parikh, R., Mathai, A., Parikh, S., Sekhar, G. C., Thomas, R. (2008). Understanding and using sensitivity, specificity, and predictive values. Indian Journal of Ophthalmology, 56(1): 45-50. https://doi.org/10.4103/0301-4738.37595 Pham, B. T., Jaafari, A., Avand, M., Al-Ansari, N., Dinh Du, T., Yen, H. P. H., Phong, T. Van, Nguyen, D. H., Le, H. Van., Mafi-Gholami, D. (2020). Performance evaluation of machine learning methods for forest fire modeling and prediction. Symmetry, 12(6): 1-22. https://doi.org/10.3390/sym12061022 Pinto, M. M., DaCamara, C. C., Hurduc, A., Trigo, R. M., Trigo, I. F. (2020). Enhancing the fire weather index with atmospheric instability information. Environmental Research Letters, 15(9): 0940b7.https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab9e22 Ramo, R., Roteta, E., Bistinas, I., Van Wees, D., Bastarrika, A., Chuvieco, E., Van der Werf, G. R. (2021). African burned areas and fire carbon emissions are strongly impacted by small fires undetected by coarse-resolution satellite data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(9): e2011160118. https://doi.org/10.1073/pnas.201116011 Randerson, J. T; Van Der Werf, G. R; Giglio, L., Collatz, G. J; Kasibhatla, P. S.(2017). Global Fire Emissions Database, Version 4.1 (GFEDv4).; ORNL Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1293 Sonnier, G., Quintana‐Ascencio, P. F., Bohlen, P. J., Fauth, J. E., Jenkins, D. G., Boughton, E. H. (2020). Pasture management, grazing, and fire interact to determine wetland provisioning in a subtropical agroecosystem. Ecosphere, 11(8): e03209.https://doi.org/10.1002/ecs2.3209 Steinfeld, D., Peter, A., Martius, O., Brönnimann, S. (2022). Assessing the performance of various fire weather indices for wildfire occurrence in Northern Switzerland. EGUsphere,2022:1–23. https://doi.org/10.5194/egusphere-2022-92 Taylor, K. E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 106(D7), 7183–7192. https://doi.org/10.1029/2000JD900719 Van Wagner, C. E. (1987). Development and structure of the Canadian forest fire weather index system. Canadian Forestry Service. Forestry Technical Report, 35, 37. Van Wagner, C. E., Pickett, T. L. 1985. Equations and FORTRAN program for the Canadian forest fire weather index system (Vol. 33).; Canadian Forestry Service, Petawawa National Forestry Institute, Chalk River, Ontario. Forestry Technical Report 33., p18. Van Wees, D., van der Werf, G. R., Randerson, J. T., Rogers, B. M., Chen, Y., Veraverbeke, S., Giglio, L., Morton, D. C. (2022). Global biomass burning fuel consumption and emissions at a 500-m spatial resolution based on the Global Fire Emissions Database (GFED). Geoscientific Model Development Discussions,15(22): 8411–8437. https://doi.org/10.5194/gmd-15-8411-2022 Varela, V., Sfetsos, A., Vlachogiannis, D., Gounaris, N. (2018). Fire Weather Index (FWI) classification for fire danger assessment applied in Greece. Tethys, 15: 31–40. https://doi.org/ 10.3369/tethys.2018.15.03. Varela, V., Vlachogiannis, D., Sfetsos, A., Karozis, S., Politi, N., Giroud, F. (2019). Projection of forest fire danger due to climate change in the French Mediterranean region. Sustainability, 11(16), 4284.https://doi.org/10.3390/su11164284 Vitolo, C., Di Giuseppe, F., Barnard, C., Coughlan, R., San-Miguel-Ayanz, J., Libertá, G., Krzeminski, B. (2020). ERA5-based global meteorological wildfire danger maps. Scientific Data, 7(1): 1–11.https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12497732 Vitolo, C., Di Giuseppe, F., D’Andrea, M. (2018). Caliver: An R package for Calibration and Verification of forest fire gridded model outputs. PloS One, 13(1): e0189419.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189419. Wang, X., Wotton, B. M., Cantin, A. S., Parisien, M.-A., Anderson, K., Moore, B., Flannigan, M. D. (2017). offers an R package for the Canadian forest fire danger rating system. Ecological Processes, 6(1): 1–11. https://doi.org/10.1186/s13717-017-0070-z Wilks, D. S., Statistical methods in the atmospheric sciences, 3rd ed.; Academic press., 2011; p200. Yang, G., & Di, X. (2011). Adaptation of the Canadian Forest Fire Weather Index system and its application. 2011 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering, 2: 55–58. https://doi.org/ 10.1109/CSAE.2011.5952422. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 157 |