تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 710 |
تعداد مقالات | 6,925 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,392,374 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,763,846 |
پایش خشکسالی با استفاده از دادههای سنجندۀ MODIS و مقایسه با شاخص هواشناسی SPI در دورههای کوتاهمدت مطالعۀ موردی: استان گلستان | ||
نشریه جغرافیا و توسعه | ||
دوره 22، شماره 74، فروردین 1403، صفحه 166-186 اصل مقاله (1.45 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2024.8175 | ||
نویسندگان | ||
هادی سیاسر* 1؛ ام البنی محمدرضاپور2؛ مهرانه خدامرادپور3 | ||
1استادیار گروه کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران | ||
2دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
3استادیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
چکیده | ||
خشکسالی یکی از پیچیدهترین بلایای طبیعی است که آسیبهای اقتصادی، اجتماعی و زیستمحیطی فراوانی را به همراه دارد و غالباً بهعنوان یک پدیدۀ خزنده بیان میشود. پایش خشکسالی با استفاده از تصاویر ماهوارهای میتواند نمایانگر شدت خشکسالی در مناطق با کمبود داده بارش هواشناسی بوده و کاستی مکانی و زمانی آن را جبران کند. در این پژوهش، خشکسالی استان گلستان با استفاده از شاخصهای SPI، TCI،VCI وVHI و به کمک تصاویر ماهوارهای سنجندۀ مودیس مورد بررسی قرار گرفته است؛ ازاینرو، ابتدا نقشههای شاخص خشکسالی VHI، VCI و TCI استخراج شد. یافتهها در بررسی شاخص TCI نشان داد که سال 2000 بیش از 80 درصد منطقۀ مورد مطالعه خشکسالی شدید را تجربه کرده است. همجنین در سالهای 2010، 2017 و 2018 نیز بخش قابلتوجهی از منطقۀ مورد مطالعه در موقعیت خشکسالی شدید قرار داشتند. با بررسی شاخص VCI مشخص شده است که بیشترین گسترۀ خشکسالی بسیار شدید متعلق به سالهای 2001، 2008 و 2011 بوده است. نقشهها همچنین نشان میهد که خشکسالی بسیار شدید هواشناسی در سال 2008 نمود پیدا کرده است. در بررسی شاخص VHI طی دورۀ زمانی 21 ساله در منطقۀ مورد مطالعه نشان داد که سالهای 2000، 2001، 2002، 2008، 2010، 2011، 2014، 2015، 2017، 2018 و 2021 وضعیت بحرانی خشکسالی را تجربه کردهاند. همچنین، در سالهای 2000، 2008 و 2018 بالای 60 درصد از مساحت منطقه در وضعیت خشکسالی خیلی شدید واقع شده است. بررسی مقادیر ضریب همبستگی نمایهها VCI،VHI و TCI با شاخص هواشناسیSPI ، نشان داد که شاخص SPI، بیشترین ضریب همبستگی را با شاخص TCI و کمترین ضریب همبستگی را با شاخص VHI دارد. بهطورکلی بخش اعظم منطقۀ مورد مطالعه در گسترۀ کلاسهای خشکسالی خیلیشدید و شدید قرار گرفته است که نیازمند توجه به مدیریت بهینۀ منابع آبی در این نواحی است. | ||
کلیدواژهها | ||
خشکسالی؛ دادههای ماهوارهای؛ شاخص SPI؛ پوشش گیاهی | ||
مراجع | ||
داودآبادیفراهانی محمدحسین؛ علیرضا شریفی؛ مهدی عربی (1400). پایش خشکسالی کشاورزی استان مرکزی با استفاده از شاخصهای VHI و PDSI، علوم و فنون نقشه برداری. دوره 11. شماره 3.
جهانگیر، محمدحسین؛ ضحی مشیدی (1399). ارزیابی پایش خشکسالی کشاورزی مبتنی بر سنجش از دور با استفاده از شاخص استاندارد شده بارش در ماههای رشد (مطالعه موردی: حوضه آبریز کارون بزرگ). مجله آبیاری و زهکشی ایران، 14(4)، صفحات 1264-1252.
https://sid.ir/paper/1057034/fa
Andujar, E., Krakauer, N. Y., Yi, C., & Kogan, F. (2017). “Ecosystem Drought Response Timescales from Thermal Emission versus Shortwave Remote Sensing, Advances in Meteorology” 8434020,pp.1-10. https://doi.org/10.1155/2017/8434020 Bento, V. A., Gouveia, C. M., DaCamara, C. C., & Trigo, I. F (2018). “A climatological assessment of drought impact on vegetation health index” Agricultural and Forest Meteorology.Vol.259, 286-295. https:// DOI: 10.1016/j.agrformet.2018.05.014 Bhuiyan, C. (2008). Desert vegetation during droughts: response and sensitivity. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 37, 907-912. https://www.researchgate.net/publication/228452114 Carolyn, Qu, Hao, X, J. Qu, J (2019). “Monitoring Extreme Agricultural Drought over the Horn of Africa (HOA) Using Remote Sensing Measurements” Remote Sens. Vol.11, No.8,902. https:// https://doi.org/10.3390/rs11080902 Dalezios, N , Blanta, A. , Spyropoulos, N.V Tarqui, A (2014). “Risk identification of agricultural drought for sustainable Agroeco systems” Nat. Hazards Earth Syst. Sci, Vol2, No.4, 3097-3135. https:// doi:10.5194/nhess-14-2435-2014 Möllmann, J., Buchholz, M., Musshoff, O (2019). Comparing the Hedging Effectiveness of Weather Derivatives Based on Remotely Sensed Vegetation Health Indices and Meteorological Indices. Weather, Climate, and Society, Vol.1, No.11, 33-48. https://doi.org/10.1175/WCAS-D-17-0127.1. Essa, Y. H. , Khalil, A. A. , M. , Abdel-Wahab (2016). “Assessment of Agricultural Drought under Climate Change” Research Journal of Fisheries and Hydrobiology. Vol.11, 1-11. https://scholar.google.com/scholar?cluster=5099324163571202503&hl=fa&as_sdt=2005&sciodt=0,5 Gidey, E, Dikinya, O, Sebego, R, Segosebe, E, Zenebe, A (2018). “Earth Systems and Environment Using Drought Indices to Model the Statistical Relationships Between Meteorological and Agricultural Drought in Raya and Its Environs” Earth Systems and Environment Northern Ethiopia.Vol.2, No.6. https://doi.org/10.1007/s41748-018-0055-9 Guttman, N.B (1999). Accepting the standardized precipitation index: a calcula-tion algorithm. Journal of the American water resources Association, Vol.35, No.2, 311-322. DOI:10.1111/j.1752-1688.1999.tb03592.x Han, P., Wang, P. X., Zhang, S. Y., & Zhu, D. Hb (2010). Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models. Mathematical and Computer Modelling, 51.11-12: 1398–1403. https:// DOI:10.1016/j.mcm.2009.10.031 Jang, J.-D (2004). Evaluation of Thermal Water Stress of Forest in Southern Quebec from Satellite Images.These Doctor (Ph.D). University Laval Quebec. http://hdl.handle.net/20.500.11794/17895 Jeyaseelan, A (2003). Droughts & floods assessment and monitoring using remote sensing and GIS. In Satellite remote sensing and GIS applications in agricultural meteorology. 291-313. World Meteorol. Org. Dehra Dun, India. Geneva, Switz. https://www.researchgate.net/publication/234838597_Droughts_Floods_Assessment_and_Monitoring_using_Remote_sensing_and_GIS Kogan, F. N (2001). Operational space technology for global vegetation assessment. Bulletin of the American Meteorological Society, 82.9: 1949-1964. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0477(2001)082<1949:OSTFGV>2.3.CO;2 Kogan, F.N.F.N (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, 15.11: 91-100. https://doi.org/10.1016/0273-1177(95)00079-T Möllmann, J., Buchholz, M., & Musshoff, O (2018)."Comparing the Hedging Effectiveness of Weather Derivatives Based on Remotely Sensed Vegetation Health Indices and Meteorological Indices" Weather, Climate, and Society, Vol.1, No.11, 33-48. https://doi.org/10.1175/WCAS-D-17-0127.1 Lotfirad, M., Esmaeili-Gisavandani, H., & Adib, A (2022). Drought monitoring and prediction using SPI, SPEI, and random forest model in various climates of Iran. Journal of Water and Climate Change, 13(2), 383-406. https://doi.org/10.2166/wcc.2021.287 Pouyan, S., Bordbar, M., Ravichandran, V., Tiefenbacher, J.P., Kherad, M. and Pourghasemi, H.R. (2023). “Spatiotemporal monitoring of droughts in Iran using remote-sensing indices”. Natural Hazards, Vol 117, No 1,1-24. https://doi.org/10.1007/s11069-023-05847-9 Quiring, S. M. and S. Ganesh (2010). "Evaluating the utility of the Vegetation Condition Index (VCI) for monitoring meteorological drought in Texas." Agricultural and Forest Meteorology 150 (3): 330-339. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2009.11.015 Rezaei moghadam, M, Valizadeh Kamran, K, Rostamzadeh, H, Rezaei, A (2014). “Assessing the Efficiency of Vegetation Indicators for Estimating Agricultural Drought Using MODIS Sensor Images (Case Study: Sharghi AzerbaijanProvince)” International journal of Advanced Biological and Biomedical Research. Vol. 2,No.2 399-407. https://www.ijabbr.com/article_7094.html Singh, R. P., Roy, S., & Kogan, F (2003). Vegetation and temperature condition indices from NOAA AVHRR data for drought monitoring over India. International journal of remote sensing, 24(22), 4393-4402. http://dx.doi.org/10.1080/0143116031000084323 Su ,ZB, Yacob A, Wen J, Roerink G, He YB, Gao BH, Boogaard H, van Diepen C (2003). Assessing relative soil moisture with remote sensing data: theory, experimental validation, and application to drought monitoring over the North China Plain, Physics and Chemistry of the Earth, 28 (1-3). https://doi.org/10.1016/S1474-7065(03)00010-X Thenkabail, P.S., Gamage, M.S.D.N., Smakhtin, V.U (2003). The Use of Remote Sensing Data for Drought Assessment and Monitoring in Southwest Asia. Research report 85. 1-34. https:// www.unisdr.org/ files/ 1871_VL102138.pdf
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 262 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 254 |