| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,539 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,995,925 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,153,749 |
تحلیل اثرات تغییر اقلیم بر پویایی پوشش گیاهی و شدت خشکسالی کشاورزی در حوضه آبریز کارون با بهرهگیری از شاخصهای گیاهی مبتنی بر سنجش از دور | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 12، اسفند 1404، صفحه 3415-3434 اصل مقاله (1.77 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.404497.670030 | ||
| نویسندگان | ||
| سکینه کوهی1؛ اصغر عزیزیان* 2 | ||
| 1دکتری مهندسی منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین، ایران | ||
| 2استادیار گروه مهندسی آب/ دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین | ||
| چکیده | ||
| افزایش دما و تغییرات الگوهای بارش ناشی از گرمایش جهانی، تهدیدی جدی برای پایداری پوشش گیاهی و کشاورزی در مناطق خشک و نیمهخشک مانند حوضه آبریز کارون ایجاد کرده است. این پژوهش با هدف بررسی تأثیر تغییرات اقلیمی بر شاخص پوشش گیاهی NDVI و پایش خشکسالی کشاورزی با استفاده از شاخص VCI تحت سناریوهای اقلیمی SSP3 و SSP5 از گزارش ششم IPCC انجام شد. خروجی اقلیمی برای دوره تاریخی (1991–2014) و دورههای آتی (2020–2045، 2046–2072، 2073–2099) در پنج ایستگاه سینوپتیک (بروجرد، بروجن، آبادان، کوهرنگ، یاسوج) مورد بررسی قرار گرفت. نتایج در دوره پایه نشان داد که مدلهای اقلیمی با ضریب همبستگی R2 بیش از 95/0 و RMSE بین 5/1 تا 2/2 درجه سانتیگراد، از دقت بالایی در شبیهسازی دما برخوردار میباشد. مدل رگرسیون ناپارامتری Theil-Sen با R2 در محدوده 49/0 تا 77/0 و Pvalue کمتر از 05/0، کارایی مناسبی در تخمین NDVI بر اساس دما نشان داد. تحلیلها حاکی از افزایش NDVI (تا 68/56 درصد در کوهرنگ تحت سناریوی اقلیمی SSP5) در مناطق سردسیر و کاهش محدودتر (تا 14 درصد در آبادان) در مناطق گرم بود. شاخص VCI نیز افزایش فراوانی خشکسالیهای شدید (تا 11 درصد در کوهرنگ) و کاهش ترسالیها را نشان داد. این روند در سناریوی SSP5 شدیدتر ارزیابی میشود، بهویژه در دوره 2073–2099، که کاهش VCI در ماههای زمستان (تا 40 درصد) نشاندهنده تشدید تنشهای رطوبتی میباشد. نتایج این مطالعه بر لزوم اتخاذ سیاستهای سازگارانه مانند مدیریت منابع آب و اصلاح الگوی کشت تأکید دارد و میتواند مبنایی برای برنامهریزی پایدار در برابر تغییرات اقلیمی باشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پایش خشکسالی کشاورزی؛ شاخص NDVI؛ گرمایش جهانی؛ مدلهای اقلیمی | ||
| مراجع | ||
|
AnsariMahabadi, S., Dehban, H., Zareian, M., & Farokhni. A. (2022). Investigation of Temperature and Precipitation Changes in the Iran’s Basins in the Next 20 ears Based on the Output of CMIP6 Model. Iranian Water Research Journal, 16(1), 11-24. (In Persian). Bagherzadeh A., Vosugh Hoseini A., & Homami Totmaj L. (2020). The effects of Climate Change on Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in the Northeast of Iran. Modeling Earth Systems and Environment, 6(2), 671–83. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00724-x. Bao Z., Zhang J., Wang G., Guan T., Jin J., Liu Y., & Ma T. (2021). The Sensitivity of Vegetation Cover to Climate Change in Multiple Climatic Zones Using Machine Learning Algorithms. Ecological Indicators, 124(107443), https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107443. Bisht DS., Sridhar V., Mishra A., Chatterjee C., & Raghuwanshi NS. (2019). Drought Characterization over India under Projected Climate Scenario. International Journal of Climatology, 39(4), 1889–1911. https://doi.org/10.1002/joc.5922. Conde JLY., & Martos FM. (2024). Spatial Variability of Hydrochemistry and Environmental Controls in Karst Aquifers of the Southern Iberian Peninsula: Implications for Climate Change Impact Assessment. The Science of the Total Environment, 907. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168141. Das S., Das J., & Nanduri UV. (2021). Identification of Future Meteorological Drought Hotspots over Indian Region: A Study Based on NEX‐GDDP Data. International Journal of Climatology. https://doi.org/10.1002/joc.7145. Du J., Fang S., Sheng Z., Wu J., Quan Z., & Fu Q. (2020). Variations in Vegetation Dynamics and Its Cause in National Key Ecological Function Zones in China. Environmental Science and Pollution Research International, 27(24), 30145–61. https://doi.org/10.1007/s11356-020-09211-3. Du JQ., Jiaerheng A., Zhao CX., Fang GL., & Fang SF. (2015). Dynamic Changes in Vegetation NDVI from 1982 to 2012 and Its Responses to Climate Change and Human Activities in Xinjiang, China. Journal of Applied Ecology, 26(12), 3567–3578. Ebrahimi-Khusfi Z., Mirakbari A., & Khosroshahi M. (2020). Vegetation Response to Changes in Temperature, Rainfall, and Dust in Arid Environments. Environmental Monitoring and Assessment, 192(11). https://doi.org/10.1007/s10661-020-08644-0. Eskandari Damaneh H., Jafari M., Eskandari Damaneh H., Behnia M., Khoorani A., & Tiefenbacher JP. (2021). Testing Possible Scenario-Based Responses of Vegetation Under Expected Climatic Changes in Khuzestan Province. Air, Soil and Water Research, 14, 1–17. https://doi.org/10.1177/11786221211013332. Gaitán E., Monjo R., Pórtoles J., & Pino-Otín MR. (2020). Impact of Climate Change on Drought in Aragon (NE Spain). Science of the Total Environment, 740. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140094. Gaznayee HAA., Al-Quraishi AMF., & Al-Sulttani AHA. (2021). Drought Spatiotemporal Characteristics Based on a Vegetation Condition Index in Erbil, Kurdistan Region, Iraq. Iraqi Journal of Science, 11(December):4545–56. https://doi.org/10.24996/ijs.2021.62.11(si).34. Gorji M. (2016). Assessment of the Effect of Climate Change on the Trend of Drought Using Satellite Images (Case Study: Fars Province). Master's thesis. Supervisor: Raeini Sarjaz M., Sari university, Faculty of Agriculture and Natural Resources. (In Persian). Haile GG., Tang Q., Hosseini-Moghari SM., Liu X., Gebremicael TG., Leng G., Kebede A., Xu X., & Xiaobo Yun. (2020). Projected Impacts of Climate Change on Drought Patterns Over East Africa. Earth’s Future, 8(7), 1–23. https://doi.org/10.1029/2020EF001502. Hosseinabadi S., Yaghoobzadeh M., Amirabadizadeh M., & Foroozanmehr M. (2020). Meteorological Drought Assessment in Future Periods by Using of the Data of the Fifth Report of Climate Change (Case Study: Zabol and Shiraz Cities). Journal of Arid Regions Geographics Studies, 10(40), 78–87. (In Persian). Janani N., Kannan B., & Thiyagarajan G. (2021). Evaluating Vegetation Condition Index Based on Satellite Data for Monitoring Drought in Semi Arid Region. in Soil and Water Management Technologies for Climate Resilience, Agricultural and Environmental Sustainability. Jiang R, Liang J., Zhao Y., Wang H., Xie J., Lu X., & Li F. (2021). Assessment of Vegetation Growth and Drought Conditions Using Satellite-Based Vegetation Health Indices in Jing-Jin-Ji Region of China. Scientific Reports 11(1), 1–18. https://doi.org/10.1038/s41598-021-93328-z. Kalisa W., Igbawua T., Henchiri M., Ali S., Zhang S., Bai Y., & Zhang J. (2019). Assessment of Climate Impact on Vegetation Dynamics over East Africa from 1982 to 2015. Scientific Reports, 9(1), 1–20. https://doi.org/10.1038/s41598-019-53150-0. Khan JU., Islam AKMS., Das MK., Mohammed K., Bala SK., & Islam GMT. (2020). Future Changes in Meteorological Drought Characteristics over Bangladesh Projected by the CMIP5 Multi-Model Ensemble. Climatic Change, 162(2), 667–85. https://doi.org/10.1007/s10584-020-02832-0. Kharuk VI., Ranson KJ., & Dvinskaya ML. (2007). Evidence of Evergreen Conifer Invasion into Larch Dominated Forests during Recent Decades in Central Siberia. Eurasian Journal of Forest Research, 10(2), 163–71. http://hdl.handle.net/2115/30308. Kogan, FN. (1997). Global Drought Watch from Space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(4), 621–36. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<0621:GDWFS>2.0.CO;2. Koohi, S., Azizian, A., & Mazandaranizadeh. H. (2022). The Effects of Climate Change on Drought Conditions using Fuzzy Logic under SSP3 and SSP5 Scenarios. Iran-Water Resources Research, 18(3), 1–17. (In Persian). Li B., Chen F., Qin Y., & Shirazi Z. (2014). Shifting Trends and Probability Distribution of Vegetation Conditions over China. Remote Sensing Letters, 5(7), 619–26. https://doi.org/10.1080/2150704X.2014.949364. Lin X., Niu J., Berndtsson R., Yu X., Zhang L., & Chen X. (2020). Ndvi Dynamics and Its Response to Climate Change and Reforestation in Northern China. Remote Sensing, 12(24), 1–15. doi: 10.3390/rs12244138. Liu Y., Tian J., Liu R., & Ding L. (2021). Influences of Climate Change and Human Activities on Ndvi Changes in China. Remote Sensing, 13(21). https://doi.org/10.3390/rs13214326. Qiu H, & Cao MM. (2011). Spatial and Temporal Variations in Vegetation Cover in China Based on SPOT Vegetation Data. Resources Science, 33(2), 335–340. https://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTotal-ZRZY201102024.htm. Rahimi J., Ebrahimpour M., & Khalili A. (2013). Spatial Changes of Extended De Martonne Climatic Zones Affected by Climate Change in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 112(3–4), 409–18. Rathore P., Roy A., & Karnatak H. (2019). Modelling the Vulnerability of Taxus Wallichiana to Climate Change Scenarios in South East Asia. Ecological Indicators, 102(November 2017), 199–207. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.02.020. Sen PK. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379–89. https://doi.org/10.1080/01621459.1968.10480934. Shagega FP., Munishi SE., & Kongo VM. (2019). Prediction of Future Climate in Ngerengere River Catchment, Tanzania. Physics and Chemistry of the Earth, 112, 200–209. https://doi.org/10.1016/j.pce.2018.12.002. Sharma M., Bangotra P., Gautam AS., & Gautam S. (2022). Sensitivity of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to Land Surface Temperature, Soil Moisture and Precipitation over District Gautam Buddh Nagar, UP, India. Tochastic Environmental Research and Risk Assessment: Research Journal, 36(6), 1779–89. Swain S., & Hayhoe K. (2015). CMIP5 Projected Changes in Spring and Summer Drought and Wet Conditions over North America. Climate Dynamics, 44(9–10), 2737–50. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2255-9. Theil H. (1950). A Rank-Invariant Method of Linear and Polynomial Regression Analysis, Part 3. Proceedings of Koninalijke Nederlandse Akademie van Weinenschatpen A, 53, 1397–1412. https://doi.org/10.1007/978-94-011-2546-8_20. Wilhite DA., Mannava VK., & Pulwarty R. (2014). Managing Drought Risk in a Changing Climate: The Role of National Drought Policy. Weather and Climate Extremes, 3(March 2013), 4–13. https://doi.org/10.1016/j.wace.2014.01.002. Wilks DS. 2019. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. edited by Kelleher L., & Janco C. Zhang S., Li Z., Lin X., & Zhang C. (2019). Assessment of Climate Change and Associated Vegetation Cover Change on Watershed-Scale Runoff and Sediment Yield. Water, 11(07). https://doi.org/10.3390/w11071373. Zarrin, A., & Dadashi Roudbari. AA. (2021). Projected Consecutive Dry and Wet Days in Iran based on CMIP6 Bias‐Corrected Multi‐Model Ensemble. Earth and Space Physics, 47(3), 561–78. (In Persian). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 102 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 90 |
||