تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,501,007 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,205 |
تعیین تیپ اقلیمی مناطق مختلف با استفاده از روش تحلیل مؤلفه های اصلی | ||
مدیریت آب و آبیاری | ||
دوره 11، شماره 1، اردیبهشت 1400، صفحه 31-43 اصل مقاله (519.13 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jwim.2021.309066.819 | ||
نویسندگان | ||
فرحناز خرم آبادی1؛ مهدی سرائی تبریزی* 2؛ محمدنبی جلالی3؛ حسین یوسفی4؛ علی محمد خورشیددوست5 | ||
1دانشآموخته کارشناسی ارشد، گروه آب و هواشناسی، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
2استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی و صنایع غذایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
3دانشآموخته کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی و صنایع غذایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
4دانشیار، گروه انرژی های نو و محیط زیست، دانشکده علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
5استاد، گروه آب و هواشناسی، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
چکیده | ||
ﺗﻐﯿﯿﺮات اﻗﻠﯿﻤﯽ در اﺑﻌﺎد وﺳﯿﻊ ﺳﺒﺐ اﻓﺰاﯾﺶ تغییر شاخصهای حدی میشود. از آنجا که این شاخصها نقش مهمی در بروز خشکسالی، سیلها و دیگر بلایای اقلیمی دارند، بررسی رفتار آنها در بستر تغییرات اقلیمی ضروری است. در تحقیق حاضر از دادههای بارش 24 ساعته ۱۱ ایستگاه سینوپتیک در محدوده مرزهای رسمی استانهای اصفهان، شیراز، یزد و کرمان طی دوره آماری (1395-1366) استفاده شده است. برای استخراج روندها نیز از شاخصهای تغییر اقلیم (ETCCDI) با استفاده از نرم افزار RClimDex بهرهگیری شده است. همچنین جهت بررسی روند از آزمون ناپارامتری من-کندال اصلاح شده (TFPW-MN) و بهمنظور منطقهبندی شرایط بارشحدی از روش تحلیل مؤلفه اصلی در قالب نرم افزار آماری MINITAB استفاده گردیده است. نتایح آزمون TFPW-MN نشان میدهد شاخصهای بارش در اکثر مناطق مورد مطالعه فاقد روند، روند کاهشی ضعیف و دارای شیب همگن اند. پس از تشکیل ماتریس همبستگی متغیر بارش به کمک روش تحلیل مؤلفههای اصلی به یازده مؤلفه کاهش و با استفاده از چرخش واریماکس چرخش داده شدند. با بررسی نتایج حاصل از الگوریتم PCA چهار تیپ اقلیمی شناسایی شد که تیپ اقلیمی چهارم (ایستگاه شیراز) نسبتا به دیگر ایستگاههای مورد مطالعه با 85 درصد ویژه مقدار واریانس از کل تغییرات بارشحدی، مؤثرترین نقش را در ایجاد شرایط اقلیمی بارشحدی دارد. در نتیجه میتوان گفت ساختار کلی بارش در منطقه مورد مطالعه تحت تاثیر عرض جغرافیایی، وجود پیکربندی ناهمواری و تودههای هوا قرار دارد و با تغییر هر یک از این عوامل، بارش تغییر خواهد کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش حدی؛ تغییر اقلیم؛ PCA؛ TFPW-MN | ||
مراجع | ||
1. Ahmadi, M., Lashkarry, H., Freedom, M., & keykhsrovi, Q. (2015). Detection of climate change using parameters and precipitation in khorasan. Knowledge of Earth Knowledge Research, 6(23), 34-52. (In Persian). 2. Alaetaleghani, M. (2009). Geomorphology of Iran. Tehran,ghomos publication. 3. Alijani, B. (2011). Spatial analysis of critical damages and critical pressures in iran. Journal of Applied Geosciences Research, 11(20), 9-30. 4. Cheeloong, W., Juneng, L., Zulkifli, Y., Tarmizi, I., Raymond, V., & Stefan, U. (2016). Rainfall characteristics and regionalization in peninsular malaysia based on a high resolution gridded data set. Journal of Water Research, 8(11), 500. 5. Darend, M. (2014). Analysis of variations in rainfall and temperature extremes in urmia as indicators of climate change. Journal of Water and Soil Conservation Research, 21(2), 1-29. (In Persian). 6. Delima, M., Santo, F., Ramos, A., & Delima, J. (2013). Recent changes in daily precipitation and surface air temperature extremes in mainland portugal. Journal of Atmospheric Research, 127, 195-209. 7. Hejazizadeh, Z., Fatahi, T., Salighe, M., & Arsalani, F. (2013). Investigating the effect of climate signals on iran central region rainfall using artificial neural network. Journal of Applied Geosciences Research, 13 (29), 75-89. (In Persian). 8. Hirsch, R., & James, R. (1984). Anonparametric trend test for seasonal data with serial dependence. Journal of Water Resource, 20(6), 727-732. 9. Jahanshahi, A., Shahedi, K., Solaimani, K., & Moghaddamnia, A. (2019). Determination of hydrological homogenous regions in the west of hamounjazmourian river basin. Iran Water Resource Research Jounral, 15(1), 223-235. (In Persian). 10. Kendall, MG. (1975). Rank correlation methods and ed. Newyork hafner. Mann, H.B., 1945, Nonparametric tests against trend. Jounral of Econometrica Research, 3, 245-259. 11. Gan, T. Y. (1998). Hydroclimatic trends and possible climatic warming in the Canadian Prairies. Water resources research, 34(11), 3009-3015. 12. Khorshiddost, M., & Zanganeh, S. (2013). Analysis and evaluation of the trend of extreme temperature and precipitation indicators based on daily synoptic station series of kermanshah in the 48-year statistical period (1961-2009). The thirty-second gathering and the first international congress of geosciences, Tehran, Iran, 1-7. 13. Kosegran, S., & Mousavibaghi, M. (2015). Investigating the trend of extreme weather events in the northeast. Journal of Water and Soil Science and Technology of Agriculture, 29(3), 750-764. (In Persian). 14. Kouhestani, SH., Eslamian, S., Abedi-Koupai, J., & Besalatpour, A. (2016). Projection of climate change impacts on precipitation using soft-computing techniques a case study in zayandehrud basin iran. Jounral of Global and Planetary Change, Volume 144, 158-170. 15. Li, Q., Li, Z., Zhu, Y., Deng, Y., Zhang, K., & Yao, Ch. (2018). Hydrological regionalisation based on available hydrological information for runoff prediction at catchment scale. Jounral of Proceeding of the International Association of Hydrological Sciences, 379, 13-19. 16. Massah Bavani, A., Goodarzi, E., & Zohrabi, N. (2013). Detection of temperature and precipitation trends and their attribution it to the greenhouse gases (case study: west azerbaijan province). Journal of Earth and Space Physics, 39)3), 111-128. (In Persian). 17. Mohammadi, H., Azizi, Gh., Khoshaykalah, F., & Rancid, F. (2017). The trend analysis of daily rainfall indexes in iran. Natural Geographic Research, 49(1), 21-37. (In Persian). 18. Mohammadyariyan, M., Tavosi T., Khosravi, M., & Hamidiyanpour, M. (2019). Zoning of iranian heavy precipitation regime. Geographical Researches Quarterly Journal, 34(2), 183-192. (In Persian). 19. Paul, A., Riddhidipa, V., Chowdary, Dibyendu, Dutta, U., Sreedhar, H., & Ravi, S. (2017). Trend analysis of time series rainfall data using robust statistics. Journal of Water and Climate Change, 8(4), 691-700. 20. Peraltahernandez, A., Balling, R., & Barbamartinez, L. (2009). Comparative analysis of indices of extreme rainfall events. Variations and Trends from Southern Mexico Atmosfera, 22(2), 219-228. 21. Rajabi, A., & Shabanlou, S. (2012). The analysis of uncertainty of climate change by means of SDSM model case study- kermanshah. World Applied Sciences Journal, 23(10), 1392-1398. (In Persian). 22. Rustum, R., Adebayo, J., & Mwale, F. (2017). Spatial and temporal trend analysis of long term rainfall records in data-poor catchments with missing data a case study of lower shire floodplain in malawi for the period. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 1-30. 23.Sarr, M.A., Gachon, P., Seidou, O., Bryant, Ch., Ndione, J., & Comby, J. (2014). Inconsistent linear trends in senegalese rainfall indices from 1950-2007. Hydrological Sciences Journal, 60, 1538-1549. 24. Tipping, M., & Bishop, C. (1999). Probabilistic principal component analysis. Journal of Royal Statistical soc, 61(3), 611-622. 25. Yilmaz, A. (2015). The effects of climate change on historical and future extreme rainfall in antalya turkey. Hydrological SciencesJjournal, 60, 2148-2162. 26. Yue, S., Pilon, P., & Phinney, B. (2003). Canadian streamflow trend detection impacts of serial and crosscorrelation. Hydrogical Sciences Journal, 48(1), 51-64. 27. Zhang, X. (2007). ETCCDI/CRD climate change indices software. Climate Research Division of Environment Canada, cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 581 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 380 |