| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,238 |
| تعداد مقالات | 77,638 |
| تعداد مشاهده مقاله | 161,109,165 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 120,798,777 |
ارزیابی آسیبپذیری بارشهای فرین در حوضههای آبخیز ایران با دادههای ماهوارهای GPM-IMERG و وزندهی دادهمحور آنتروپی شانون | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 57، شماره 4، تیر 1405، صفحه 807-825 اصل مقاله (1.54 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.412445.670115 | ||
| نویسنده | ||
| عباسعلی داداشی رودباری* | ||
| استادیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
| چکیده | ||
| بارشهای فرین بهعنوان محرک اصلی سیلابهای ناگهانی، ریسک هیدرولوژیک حوضههای آبخیز ایران را بهشدت تحت تأثیر قرار میدهند و نیازمند ارزیابی دقیق هستند. در این پژوهش ابتدا کارایی برآوردهای بارش ماهوارهای GPM-IMERG طی دوره ۲۰۲۰–۲۰۰۱ در تخمین توزیع مکانی بارش در مقیاس حوضهای بررسی و سپس با بهکارگیری آنتروپی شانون بهعنوان یک چارچوب وزندهی دادهمحور، آسیبپذیری حوضهها در برابر بارشهای فرین استخراج شد. درستیسنجی دادههای بارش نشان داد که GPM-IMERG در دامنههای زاگرس همبستگی و کارایی بالایی در بازنمایی ساختار مکانی بارش دارد و برای پایش فرینهای بارشی بسیار کارآمد است. در مقابل، در نوار ساحلی خزر و حوضههای خشک با خطاهای سیستماتیک در برآورد بارش همراه است. در گام بعد، تحلیل شاخصهای بارش فرین Rx1day، R10mm، R20mm و SDII نشان داد که حوضههای کوهستانی غرب و جنوبغرب، بهویژه کرخه، کارون بزرگ و جراحی–زهره، همزمان بالاترین مقادیر فراوانی و شدت را تجربه میکنند؛ در حالیکه در سواحل جنوبی، جهش ناگهانی در شاخصهای شدت با فراوانی نسبتاً پایین رخداد همراه است. در نهایت، نتایج ارزیابی آسیبپذیری از طریق اعمال آنتروپی شانون بر روی ماتریس شاخصهای فرین نشان داد که ۴۶٫۵٪ از مساحت کشور در طبقه آسیبپذیری کم، ۳۰٪ در طبقه متوسط و ۲۳٫۵٪ در سطوح بالای ریسک قرار دارد. کمربند پیوستهای بر دامنههای غربی زاگرس و سواحل جنوبی، ۱۲٫۷٪ از مساحت ایران را در کلاسهای آسیبپذیری شدید و بسیار زیاد متمرکز کرده است، در حالیکه حوضههای مرکزی و شرقی با کمترین تنوع فضایی و مقدار فرینها، کمریسکترین رژیم بارشی فرین را نشان میدهند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ایران؛ آسیبپذیری حوضههای آبخیز؛ آنتروپی شانون؛ بارشهای فرین؛ GPM-IMERG | ||
| مراجع | ||
|
Avand M, Moradi H, Ramazanzadeh Lasbuie M. (2022). Vulnerability Assessment of Tajan Watershed in Terms of Flood using BWM Method. J Watershed Manage Res. 13(26), 10-20. [In Persian] Bayatani F, Hayatzadeh M, Fotouhi Firozabad F, Fathzadeh A, Karami A. (2023). Spatial Assessment of Watershed Vulnerability Based on Climatic Approach (Case study: Doroodzan Watershed. Fars Province). J Watershed Manage Res. 14(28), 78-88. [In Persian] Bihamta, A., Goharnejad, H. and moazami, S. (2018). Study of Precipitation Data of GPM and TRMM Satellites in Daily, Monthly and Seasonal Scales at Tehran. Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, 10(2), 45-60. [In Persian] Breugem, A. J., Wesseling, J. G., Oostindie, K., & Ritsema, C. J. (2020). Meteorological aspects of heavy precipitation in relation to floods – An overview. Earth-Science Reviews, 204, 1-46. Donat, M. G., Angélil, O., & Ukkola, A. M. (2019). Intensification of precipitation extremes in the world’s humid and water-limited regions. Environmental Research Letters, 14(6), 065003. Farjam, M., Kalantari, K., Asadi, A. and Barati, A. A. (2025). Assessment of the Impact of Water Governance System Vulnerability to Environmental Hazards (A Case Study of the Karun-e Bozorg Basin in Khuzestan Province). Iranian Journal of Soil and Water Research, 56(8), 2199-2223. [In Persian] Gupta, H. V., Kling, H., Yilmaz, K. K., & Martinez, G. F. (2009). Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modelling. Journal of Hydrology, 377(1-2), 80-91. Held, I. M., & Soden, B. J. (2006). Robust responses of the hydrological cycle to global warming. Journal of Climate, 19(21), 5686–5699. Herold, N., A. Behrangi, and L. V. Alexander (2017), Large uncertainties in observed daily precipitation extremes over land, J. Geophys. Res. Atmos., 122, 668–681. Herold, N., Alexander, L. V., Donat, M. G., Contractor, S., & Becker, A. (2016). How much does it rain over land? Geophysical Research Letters, 43(1), 341–348. Hou, A., Kakar, R., & Neeck, S. (2014). The global precipitation measurement mission. Bulletin of the American Meteorological Society, 955, 701–722. Huffman, G., Bolvin, D., & Neklin, E. (2015). Integrated multi-satellitE retrievals for GPM (IMERG) technical documentation. NASA/GSFC Code, 015. Keller, K., Helgeson, C., & Srikrishnan, V. (2021). Climate risk management. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 49, 95–116. Khansalari, S., Omidi, M. and Fallahzadeh, M. (2023). Analysis of Crop Precipitation and Its Extreme Events in Markazi Province During the Statistical Period of 1991-1992 to 2020-2021. Water and Soil, 37(5), 809-828. [In Persian] Knoben, W. J., Freer, J. E., & Woods, R. A. (2019). Inherent benchmark or not? Comparing Nash-Sutcliffe and Kling-Gupta efficiency scores. Hydrology and Earth System Sciences, 23(10), 4323-4331. Malczewski, J. (2000). On the use of weighted linear combination method in GIS: Common and best practice approaches. Transactions in GIS, 4(1), 5-22. Mazaheri, Mehdi. (1402). A general review of the country’s water balance: Status and challenges. Monthly Expert Reports of the Islamic Parliament Research Center, 31(3), e18994. [In Persian] Ordouni, M., Memarian, H., Akbari, M. and Pourreza, M. (2020). Accuracy assessment of GPM-IMERG satellite precipitation data on half-hourly and daily time scales (Case study: Gorganroud Basin). Journal of Water and Soil Conservation, 27(4), 149-166. [In Persian] Queralt, S., Hernandez, E., Gallego, D., & Iturrioz, I. (2007). Atmospheric instability analysis and its relationship to precipitation patterns over the western Iberian Peninsula. Advances in Geosciences, 10, 39-44. Rasoulzadeh, A., Mahmoudi Babolan, S. and Nastarani Amoghin, S. (2022). Spatio-temporal Evaluation of Satellite Precipitation Products in Northwestern Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(9), 2141-2160. [In Persian] Rodrigues, D. T., Gonçalves, W. A., Spyrides, M. H. C., Santos e Silva, C. M., & de Souza, D. O. (2020). Spatial distribution of the level of return of extreme precipitation events in Northeast Brazil. International Journal of Climatology, 40(14), 5913-5928. Sadeghi, H. R., masoompour, J. and miri, M. (2019). The Evaluation of GPM Precipitation Remote Sensing Data with Observed Data (Case Study: Mid-West of Iran). Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, 11(2), 115-124. [In Persian] Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423. Tang, G., Clark, M. P., & Papalexiou, S. M. (2021). SC-earth: a station-based serially complete earth dataset from 1950 to 2019. Journal of Climate, 34(16), 6493-6511. Tang, G., Clark, M. P., Papalexiou, S. M., Ma, Z., & Hong, Y. (2020). Have satellite precipitation products improved over last two decades? A comprehensive comparison of GPM IMERG with nine satellite and reanalysis datasets. Remote Sensing of Environment, 240, 111697. Tapiador, F. J., Turk, F. J., Petersen, W., Hou, A. Y., García-Ortega, E., Machado, L. A. T., … & de Castro, M. (2012). Global precipitation measurement: Methods, datasets and applications. Atmospheric Research, 104–105, 70–97. Trenberth, K. E., Fasullo, J. T., & Shepherd, T. G. (2015). Attribution of climate extreme events. Nature Climate Change, 5(8), 725–730. UN Climate Change Secretariat. (2017). Opportunities and options for integrating climate change adaptation with the Sustainable Development Goals and the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030. Wang, W., Lin, H., Chen, N., & Chen, Z. (2021). Evaluation of multi-source precipitation products over the Yangtze River Basin. Atmospheric Research, 249, 1-12. Willmott, C. J. (1981). On the validation of models. Physical Geography, 2, 184–194. Xin, Y., Lu, N., Jiang, H., Liu, Y., & Yao, L. (2021). Performance of ERA5 reanalysis precipitation products in the Guangdong-Hong Kong-Macao greater Bay Area, China. Journal of Hydrology, 602, Article 126791. Yao, J., Chen, Y., Chen, J., Zhao, Y., Tuoliewubieke, D., Li, J., Yang, L., & Mao, W. (2020). Intensification of extreme precipitation in arid Central Asia. Journal of Hydrology. 1-15. Zhang, L., Li, X., Cao, Y., Nan, Z., Wang, W., Ge, Y., … & Yu, W. (2020). Evaluation and integration of the top-down and bottom-up satellite precipitation products over mainland China. Journal of Hydrology, 581, 124456. Zhang, X., L. Alexander, G. C. Hegerl, P. Jones, A. K. Tank, T. C. Peterson, B. Trewin, and F. W. Zwiers (2011), Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data, Wiley Interdiscip. Rev. Clim. Change, 2(6), 851–870. Zhang, Y., Hong, Y., Wang, X., Gourley, J. J., Xue, X., Saharia, M., … & Tang, G. (2015). Hydrometeorological analysis and remote sensing of extremes: Was the July 2012 Beijing flood event detectable and predictable by global satellite observing and global weather modeling systems? Journal of Hydrometeorology, 16, 381–395. Zhu, Q., Gao, X., Xu, Y.-P., & Tian, Y. (2019). Merging multi-source precipitation products or merging their simulated hydrological flows to improve streamflow simulation. Hydrological Sciences Journal, 64(8), 910–920. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 93 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 78 |
||