
تعداد نشریات | 33 |
تعداد شمارهها | 764 |
تعداد مقالات | 7,395 |
تعداد مشاهده مقاله | 12,229,217 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,346,620 |
بررسی تولید گرد و غبار ناشی از سیل: تحلیل «GEE» با دادههای «OLI» و «Sentinel-1» مطالعة موردی: سیل انار- رفسنجان | ||
مجله جغرافیا و توسعه | ||
مقاله 6، دوره 23، شماره 78، فروردین 1404، صفحه 157-174 اصل مقاله (1.34 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2024.47784.3610 | ||
نویسنده | ||
علی مهرابی | ||
دانشیار، گروه جغرافیا و برنامهریزی شهری، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران | ||
چکیده | ||
امروزه وقوع روزافزون طوفانهای گرد و غبار، یکی از مهمترین مخاطرات زیستمحیطی است که گریبانگیر بسیاری از مناطق بهویژه مناطق بیابانی و خشک شده است. از آنجایی که یکی از عوامل مهم در بهوجودآمدن این پدیده، جنس خاک و وجود رسوبات ریزدانه بهعنوان منبع گرد و غبار میباشد و با عنایت به اینکه پدیدة سیلاب، نقش مهمی در جابجایی خاکها و رسوبگذاری آنها در مناطق سیلزده ایفا میکند؛ این پژوهش با بررسی و تحلیل این موضوع به واکاوی نقش سیلابهای فصلی در ایجاد منابع جدید احتمالی گرد و غبار پرداخته است. در این راستا از تصاویر سنجندة «OLI» و «سنتینل1» استفاده شد. تحلیلها در محیط سیستم «GEE» و نرمافزارهای «ENVI» و «SNAP» انجامگرفت. با اعمال روش آستانهگذاری طیفی بر روی تصاویر سنتینل 1 مربوط به سیل 5 مرداد 1401 شهرستانهای رفسنجان- انار، مناطق سیلزده مشخصشد. با پردازش تصاویر «OLI» رسوبات رسی تهنشینشده در نتیجة سیلاب بارزسازی شد. ترسیم نمودار میانگین ماهانة «AOD» در طول 10 سال نشان از روند افزایشی تودههای گرد و غبار دارد. همچنین بررسی این نمودار و مقایسة نقشة تودههای گرد و غبار با نقشة مناطق رسوبگذاریشده در نتیجة وقوع سیلاب 5 فروردین در منطقة مورد مطالعه، تأییدی بر نقش سیلاب مذکور در ایجاد منابع جدید و محلی در منطقة مورد مطالعه است. | ||
کلیدواژهها | ||
توده گرد و غبار؛ شاخص AOD؛ سیلاب؛ تصویر سنتینل 1؛ دشت انار- رفسنجان | ||
مراجع | ||
جعفری، مهدی؛ غلامرضا زهتابیان؛ حسن احمدی؛ طیبه مصباح زاده؛ علیاکبر نوروزی (1399). آشکارسازی و مسیریابی رخداد گرد و غبار با استفاده از سنجش از دور و مدل عددی در استان اصفهان. فصلنامه علوم محیطی. دوره 17. شماره 1. صفحات 116-105.
doi: 10.29252/envs.18.1.105
جهانتیغ، معین؛ منصور جهانتیغ؛ فاضل ایرانمنش (۱۴۰۲). شناسایی طوفانها و کانونهای تولید گرد و غبار در جنوب شرقی ایران (مطالعه موردی: منطقه سیستان)، پژوهشهای فرسایش محیطی. دوره 13. شماره 3. صفحات ۶۷-۹۲.
doi: 20.1001.1.22517812.1402.13.3.4.0
چکی فورک، محمد؛ رضا دوستان؛ مسعود مینائی (1402). شناسایی کانونهای گرد و غبار شهر بیرجند، جغرافیا و آمایش شهری منطقهای. دوره 13. شماره 46. صفحات 84-61.
doi: 10.22111/gaij.2023.42530.3034
شایسته، کامران؛ شیوا غریبی (1401). کاربرد سامانه GEE در شناسایی کانونهای بالفعل گردوغبار با استفاده از تصاویر مادیس و سنتینل-5، مخاطرات محیط طبیعی. دوره 11. شماره 34. صفحات 16-1.
doi: 10.22111/jneh.2022.38729.1813
یارمرادی، زهرا؛ بهروز نصیری؛ مصطفی کرمپور؛ غلام حسن محمدی (1401). تحلیل روند فراوانی روزهای گردوغباری در نیمه شرقی ایران در ارتباط با نوسانات اقلیمی، مهندسی اکوسیستم بیابان. دوره 7. شماره 18. صفحات 14-1.
doi: 10.22052/deej.2018.7.18.1
Aragnou, E., SeanWatt, H., Nguyen, D., Cassandra, C., Matthew, R., Leys, J., White, S., Salter, D., Merched, A., Tzu-Chi, L. Morgan, G., Hannigan, I (2021). Dust transport from Inland Australia and is impact on air quality and health on the eastern coast of Australia during the February 2019 dust storm. Atmosphere 12(2), 141. https://doi.org/10.3390/atmos12020141 Boloorani, A.D., Shorabeh, S.N., Samany, N.N., Mousivand, A., Kazemi, Y., Jaafarzadeh, N., Zahedi, A., Rabiei, J (2021). Vulnerability mapping and risk analysis of sand and dust storms in Ahvaz, IRAN. Environ. Pollut., 279, 116859. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116859 Chakraborty, S., Guan, B., Waliser, D. E., da Silva, A. M., Uluatam, S., Hess, P (2021). Extending the atmospheric river concept to aerosols: Climate and air quality impacts. Geophysical Research Letters, 48(9), e2020GL091827. https://doi.org/10.1029/2020gl091827 Congalton, R.G (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment. 37: 35-46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B Dezfuli, A., Bosilovich, M. G., Barahona, D (2021). A dusty atmospheric river brings floods to the Middle East. Geophysical Research Letters, 48, e2021GL095441. https://doi. org/10.1029/2021GL095441 Filonchyk, M (2021). Characteristics of the severe March 2021 Gobi Desert dust storm and its impact on air pollution in China. Chemosphere, 287, 13-27. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.132219 He, M., Xiao, J., Shi, Y., Wu, Y (2021). Spatio-temporal distribution characteristics of aerosol optical depth in Guandong, Hong Kong and Macao from 2010 to 2019. J. Trop. Meteorol., 37, 647–655. https://doi.org/10.13227/j.hjkx.201908197 Karami, S., Nasim, H., Dimitris Kaskaoutis, D., Alireza Rashki, A., Khan Alam, K., and Abbas Ranjbar, A (2021). Numerical simulations of dust storms originated from dried lakes in central and southwest Asia: The case of Aral Sea and Sistan Basin. Aeolian Research, 50, 100679. https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2021.100679 Kim, H., Chung, Y., Kim, J (2013). Spatio-temporal variations of optical properties of aerosols in East Asia measured by MODIS and relation to the ground-based mass concentrations observed in central Korea during 20012010. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 50, 191–200. https://doi.org/10.1007/s13143-014-0007-8 Kunkelova, T., Crocker, A. J., Wilson, P. A., Schepanski, K (2024). Dust source activation frequency in the Horn of Africa. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129, e2023JD039694. https://doi.org/10.1029/2023JD039694 Liang, T., Liang, S., Zou, L., Sun, L., Li, B., Lin, H., He, T., Tian, F (2022) Estimation of Aerosol Optical Depth at 30 m Resolution Using Landsat Imagery and Machine Learning. Remote Sensing, 14(5), 1053. https://doi.org/10.3390/rs14051053 Liu, J., Freudenberger, D., Lim, S (2022). Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine. Geomat Nat Hazards Risk, 13(1), 1867–1897. https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2098066 Luo, J., Huang, F., Gao, S., Liu, S., Liu, R., Devasthale, A (2021). Satellite Monitoring of the Dust Storm over Northern China on 15 March 2021. Atmosphere 2022, 13, 157. https://doi.org/10.3390/atmos13020157. Merdji, A.B., Xu, X., Lu, C., Habtemicheal, B.A., Li, J (2022). Accuracy assessment and climatology of MODIS aerosol optical properties over North Africa. Environ. Sci. Pollut. Res., 30, 13449–13468. https://doi.org/10.1007/s11356-022-22997-8 Munoz, D.F., Munoz, P., Moftakhari, H., Moradkhani, H (2021). From local to regional compound flood mapping with deep learning and data fusion techniques. Sci. Total Environ., 782, 146927. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146927 Opp, C., Groll, M., Abbasi, H., Ahmadi Foroushani, M (2022). Causes and Effects of Sand and Dust Storms: What Has Past Research Taught Us? A Survey. Journal of Risk and Financial Management, 14: 326. https://doi.org/10.3390/jrfm14070326. Otsu, N (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Syst., Man, Cybernet., 9 (1), 62–66. https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076 https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2020.100655 Voss, K. K., Evan, A. T., Prather, K. A., Ralph, F. M (2020). Dusty atmospheric rivers: Characteristics and origins. Journal of Climate, 33(22), 9749–9762. https://doi.org/10.1175/jcli-d-20-0059.1. Wei, X., Chang, N.B., Bai, K., Gao,W (2020). Satellite remote sensing of aerosol optical depth: Advances, challenges, and perspectives. Crit. Rev. Environ. Sci. Technol., 50, 1640–1725. https://doi.org/10.1080/10643389.2019.1665944 Yuan, J., Wang, X., Feng, Z., Zhang, Y., Yu, M (2023). Spatiotemporal Variations of Aerosol Optical Depth and the Spatial Heterogeneity Relationship of Potential Factors Based on the Multi-Scale GeographicallyWeighted Regression Model in Chinese National-Level Urban Agglomerations. Remote Sens., 15, 4613. https://doi.org/ 10.3390/rs15184613. Zheng, Y., Wang, X., Zhang, X., Hu, G., Liang, X., Niu, L., Han, H (2021). Spatiotemporal distribution of aerosol optical depth based on Landsat data in the hinterland of the Guanzhong Basin and its relationship with urbanization. Environ. Sci. 2021, 42, 2699–2712. https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202010018
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 297 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 78 |