به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه "Evapotranspiration" در نشریات گروه "جغرافیا"

تکرار جستجوی کلیدواژه «Evapotranspiration» در نشریات گروه «علوم انسانی»
  • فاطمه بالویی، مصطفی کابلی زاده*، شاهین محمدی
    کاهش اثرات خشک سالی و مدیریت بهینه منابع آب، متاثر از پیش آگاهی برنامه ریزان منطقه ای از مناطق تحت تاثیر خطر ناشی از وقوع خشکسالی است. به همین دلیل ارزیابی و بررسی این پدیده می تواند بسیار حائز اهمیت باشد. این پژوهش باهدف پایش تغییرات زمانی- مکانی خشک سالی هواشناسی و تحلیل روند متغیرهای اقلیمی در استان خوزستان در طول دوره آماری 2000 تا 2020 با استفاده از شاخص بارش- تبخیر و تعرق استاندارد (SPEI) و نرم افزارهای ArcMap، XLSTAT و RStudio انجام شد. همچنین برای بررسی روند تغییرات در بازه مورد مطالعه آزمون های من-کندال و شیب سن نیز به کار گرفته شد. پس از محاسبه خشکسالی، تاثیر این پدیده بر روی پهنه آبی دو تالاب هورالعظیم و شادگان برای سال های 2000، 2006، 2015 و 2020 بررسی شد. نتایج بررسی خشک سالی با شاخص SPEI نشان می دهد که خشک سالی و ترسالی شدید درسطح خوزستان به ترتیب در سال های 2017 و 2004 رخ داده است. بررسی نتایج نشان داد بین تغییرات سطح تالاب های بیان شده با مسئله خشکسالی رابطه مستقیمی وجود دارد و با افزایش شدت خشکسالی مساحت پوشش آبی تالا ب ها کاهش می یابد و با افزایش ترسالی مساحت آب در تالاب ها افزایش می یابد. همچنین نتایج نشان داد که بررسی شیب روند تغییرات حاصل از آزمون سن برای بارش و دما در ایستگاه ها به ترتیب بین 87/1- تا 38/3 و 016/0 تا 25/2 متغیر بود. بیشترین شیب تغییرات با روند افزایشی بارش در مناطق غرب و مرکز استان مشاهده گردید و شیب تغییرات منفی بارش بیشتر در مناطق جنوبی رخ داده است. همچنین، تحلیل دما با این آزمون نشان داد دما در تمام ایستگاه ها با شیب نسبتا ملایم در بازه مورد بررسی روند مثبت و رو به افزایش داشته است. شایان ذکر است وجود روند افزایشی و کاهشی نشان دهنده ی وجود تغییر و نوسانات اقلیمی است. بنابراین، بررسی این موضوع و ارائه راه کارهایی به منظور مدیریت منابع آب در زمان بحران امری ضروری به نظر می رسد.
    کلید واژگان: خشک سالی, سری زمانی, تبخیر-تعرق, مخاطرات طبیعی
    Fatemeh Baloei, Mostafa Kabolizadeh *, Shahin Mohammadi
    Reducing the effects of drought and optimal management of water resources is affected by the forecast of regional planners of areas affected by the risk of drought, so the evaluation and study of this phenomenon can be very important. Therefore, this study was conducted to Monitor temporal-spatial changes of meteorological drought and trend analysis of climatic variables in Khuzestan province during the period 2000 to 2020 using the SPEI index and ArcMap, XLSTAT, and RStudio software. Two non-parametric methods including Mann-Kendall and Sen's estimator slope methods were used here to analyze the annual trends of data. After calculating the drought, the effect of this phenomenon on the water area of Horul Azim and Shadgan wetlands in 2000, 2006, 2015, and 2020 was investigated. The results showed that there is a direct relationship between the changes in the wetlands cover and the problem of drought, and with the increase of drought, the water cover of the wetlands decreases and with the increase of drought, the area of water in the wetlands increases. The results also showed that the analysis of the trend of changes resulting from Sen’s slope for precipitation and temperature in the stations varied between -1.87 and 3.38 and 0.016 and 2.25, respectively. The highest slope of changes with increasing rainfall was observed in the western and central regions of the province and the slope of negative changes in rainfall has often occurred in the southern regions. Also, temperature analysis with this test showed that the temperature in all stations with a relatively slow slope in the study period had a positive and increasing trend. It is worth mentioning that the existence of increasing and decreasing trends indicates the existence of climate change, so it is necessary to study this issue and provide solutions to water resources management in times of crisis. The increasing and decreasing trend indicates the existence of climatic changes and fluctuations; Therefore, investigating this issue and providing solutions to manage water resources in times of crisis seems essential.
    Keywords: Drought, Time Series, Evapotranspiration, Natural Hazards
  • فائزه سادات هاشمی*، محمدجواد ولدان زوج، فهیمه یوسفی
    سابقه و هدف

    کشاورزی سنگ بنای اقتصاد جهانی است و به مثابه منبع اصلی غذا و مواد خام برای صنایع مختلف عمل می کند. بااین حال، تقاضای فزاینده غذا به دلیل رشد جمعیت، تهدید قابل توجهی برای امنیت غذایی است، به ویژه زمانی که دسترسی محدود به منابع آب شیرین را در نظر بگیریم. شایان ذکر است که کشاورزی به تنهایی حدود 70 درصد از منابع آب شیرین جهان را مصرف می کند، که بر نیاز حیاتی برای مدیریت و افزایش بهره وری آبیاری برای تضمین تولید پایدار مواد غذایی تاکید دارد. در نتیجه مدیریت و افزایش بازده آبیاری امری ضروری است. در قلب تعیین نیاز آب آبیاری، مفهوم تبخیر و تعرق واقعی محصول (ETa) نهفته است، که نشان دهنده اتلاف آب، ترکیبی از تبخیر خاک و تعرق گیاه است. برآورد دقیق ETa در بهینه سازی روش های آبیاری، به حداکثر رساندن عملکرد محصول و به حداقل رساندن مصرف آب بسیار مهم است. برای این منظور، مدل ها و ابزارهای مختلفی برای تخمین ETa با هدف ارائه روش های کاربرپسندتر و کارآمدتر برای کشاورزان و پژوهشگران ایجاد شده اند. با توجه به مطالعات انجام شده و کاربرد وسیع مدل های برآورد ET، لازم است تمرکز بر روش های دقیق و سریع تعیین این پارامتر افزایش یابد. لذا هدف این مطالعه مقایسه روش های برآورد سنجش از دوری ETa کاربرپسندانه تر، از جمله سامانه EEFLUX، ابزار METRICTOOL و روش انتخاب خودکار پیکسل سرد و گرم مدل های SEBAL و METRIC است.

    مواد و روش ها

    Earth Engine Evapotranspiration Flux یا به اختصار EEFLUX نسخه ای از مدل METRIC است که بر روی سیستم موتور Google Earth کار می کند. METRICTOOL، ابزاری جدید در ArcGIS براساس مدل METRIC است. این ابزار پیش پردازش و شناسایی خودکار کالیبراسیون بالقوه و معرفی داده های ورودی را تسهیل کرده، زمان محاسبات را تا 50 درصد کاهش می دهد و جایگزینی کاربرپسندتر از دیگر پلتفرم های موجود پیاده سازی مدل METRIC است. روش انتخاب خودکار پیکسل سرد و گرم شامل ایجاد یک نقشه باینری از پیکسل های واجد شرایط که با استفاده از یک طبقه بندی کننده ساده مبتنی بر قانون شناسایی می شوند، و استفاده از الگوریتم جست وجوی جامع برای شناسایی پیکسل های گرم و سرد، مطابق با معیارهای تعریف شده است. برای برآورد ET با استفاده از روش های نام برده، از 6 تصویر ماهواره ای Landsat 8 در طول دوره کاشت محصول گندم زمستانه مزارع دانشگاه تهران واقع در محمدشهر کرج استفاده شد. ارزیابی روش های مذکور با استفاده از تبخیر و تعرق مرجع یونجه (ETr) با استفاده از روش FAO-Penman-Monteith به عنوان داده مرجع انجام شد.

    نتایج و بحث:

     RMSE سامانه EEFLUX، ابزار METRICTOOL، SEBAL و METRIC خودکار به ترتیب 2.45، 0.33، 0.39 و 2.76 به دست آمد. با توجه به نتایج محصول تبخیر و تعرق سامانه EEFLUX به رغم اختلاف عددی با دیگر روش ها همبستگی معناداری با آن ها داشت. مثلا R2 بین ETa این سامانه و ابزار METRICTOOL 0.91 برآورد شد. نتیجه آن است که گرچه داده های این سامانه به دلیل استفاده از داده های هواشناسی جهانی CFSV2 در ایران برای مطالعات محلی از دقت کافی برخوردار نیستند، اما در مطالعات مناطق با وسعت بالا یا جهانی نتایج قابل قبولی به دست می دهند.  ابزار METRICTOOL و مدل METRIC خودکار بیشترین همبستگی (R2=0.99) و نزدیکی عددی را با یکدیگر داشتند و به ترتیب با RMSE 0.33 و 0.39 دقت بالاتری نسبت به مدل SEBAL خودکار دارند.

    نتیجه گیری

    با توجه به نتایج عددی رویکرد انتخاب خودکار پیکسل سرد و گرم می تواند دقت مشابهی در مقایسه با ابزار METRICTOOL داشته باشد. بدین ترتیب رویکرد خودکار کارایی مدل را از نظر زمان و بازده افزایش و می تواند خطای انسانی در تخمین تبخیر و تعرق را برای کاربران جدید یا بی تجربه کاهش دهد و این مدل ها را در دسترس عموم کاربران قرار دهد. همچنین داده های EEFLUX می توانند در مطالعات با وسعت بالا برای اقدامات مدیریتی کارایی لازم را داشته باشند.

    کلید واژگان: امنیت غذایی, تبخیر و تعرق, سبال, متریک, سامانه EEFLUX
    Faezeh Sadat Hashemi *, Mohammadjavad Valadan Zoej, Fahimeh Yousefi
    Background and Purpose

    Agriculture serves as the cornerstone of the global economy, providing the main source of food and raw materials for various industries. However, the rising demand for food as a consequence of population growth represents a considerable threat to food security, particularly in light of the limited access to freshwater resources. It is noteworthy that agriculture alone consumes about 70% of the world's freshwater resources, thereby emphasizing the critical need to manage and enhance irrigation efficiency to ensure sustainable food production. Therefore, the management and enhancement of irrigation efficiency are essential. At the core of determining irrigation water requirements lies the concept of actual crop evapotranspiration (ETa), which represents the combined water loss from soil evaporation and plant transpiration. Accurate estimation of ETa is crucial in optimizing irrigation methods, maximizing crop yield, and minimizing water consumption. Various models and tools have been developed to estimate ETa, aiming to provide more user-friendly and efficient methods for farmers and researchers. Given the extensive application of ET estimation models, there is a clear need to focus on the development of accurate and efficient methods for determining this parameter. Thus, this study aims to compare user-friendly ETa estimation methods, including the EEFLUX system, the METRICTOOL tool, and the automatic hot and cold pixel selection method of the SEBAL and METRIC models.

    Materials and Methods

    The Earth Engine Evapotranspiration Flux (EEFLUX) is a version of the METRIC model that operates on the Google Earth Engine platform. METRICTOOL is a new tool in ArcGIS based on the METRIC model, offering enhanced pre-processing capabilities and automatic data identification. This tool reduces computation time by 50% and provides a user-friendly alternative to other existing METRIC model implementation platforms. The automatic hot and cold pixel selection method involves creating a binary map of eligible pixels using a rule-based classifier and a comprehensive search algorithm to identify hot and cold pixels based on defined criteria. To estimate ET using these methods, six Landsat 8 satellite images were utilized during the winter wheat crop planting period at Tehran University farms in Mohammadshahr Karaj. The evaluation of these methods was conducted using alfalfa reference evapotranspiration (ETr) calculated with the FAO-Penman-Monteith method as reference data.

    Results and Discussion

    The Root Mean Square Error (RMSE) values for the EEFLUX system, METRICTOOL, SEBAL, and automatic METRIC tools were determined as 2.45, 0.33, 0.39, and 2.76, respectively. Despite numerical differences, the evaporation and transpiration product of the EEFLUX system showed significant correlations with other methods. For instance, the R2 between ETa estimates from the EEFLUX system and the METRICTOOL tool was found to be 0.91. Although the data from the EEFLUX system may not be precise enough for local studies due to the use of CFSV2 global meteorological data in Iran, they yield acceptable results in large or global-scale studies. The METRICTOOL tool and automatic METRIC model exhibited the highest correlation (R2=0.99) and numerical agreement with each other, with RMSE values of 0.33 and 0.39, respectively, indicating higher accuracy compared to the automatic SEBAL model.

    Conclusion

    The results of the numerical analysis indicate that the automatic hot and cold pixel selection approach can achieve similar accuracy to that of the METRICTOOL tool. This automated approach enhances the efficiency of the model in terms of time and effectiveness, reducing the potential for human error in estimating evapotranspiration for new or inexperienced users, and making these models accessible to the public. Furthermore, EEFLUX data can be utilised for the implementation of management measures in large-scale studies.

    Keywords: Food Security, Evapotranspiration, SEBAL, Metric, EEFLUX
  • مهناز صابر، برومند صلاحی*، عباس مفیدی

    در این مطالعه، تغییرات زمانی-مکانی تبخیر و تعرق (ET) در بخش جنوبی حوضه آبریز رودخانه ارس مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور، از داده های شبکه بندی شده ET مدل FLDAS Noah با تفکیک افقی 1/0*1/0 درجه برای یک دوره 38 ساله (2019-1982) استفاده شد. پس از اعتبارسنجی داده ها، ابتدا مقادیر متوسط سالانه ET برای منطقه تعیین گردید. سپس توزیع ماهانه و فصلی پارامتر به شکل فضایی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. در ادامه وردایی ها و ناهنجاری های سال به سال ET  ارزیابی شد. همچنین پراکندگی فضایی فراوانی وقوع ET با لحاظ نمودن آستانه های مطلق 50، ،80، 100 و 120 میلی متر برای حوضه ارس بررسی شد. نتایج بیانگر آن است که ET سالانه در شرق حوضه بالاتر از غرب حوضه می باشد. در مقیاس فصلی، به ترتیب فصل بهار و تابستان بیش ترین مقادیر ET را به خود اختصاص داده اند. در مقیاس ماهانه، ماه های می ژوئن، آوریل و مارس دارای بیش ترین مقادیر ET بوده اند. در مقابل، ماه های فصل پاییز و زمستان پایین ترین مقادیر متوسط ET را به خود اختصاص داده اند. همچنین کل حوضه در طول دوره مطالعه، سه دوره مشخص از تغییرات ET را تجربه نموده است که در بخش های شرقی و غربی حوضه، علیرغم رفتار مشابه در دوره های دوم و سوم، تفاوت برجسته ای در دوره اول ملاحظه گردید. یافته ها همچنین حاکی از وجود ناهنجاری مثبت بعد از سال 2002 در کل حوضه است که بالاترین مقادیر آن در سال 2018 در غرب حوضه بوقوع پیوسته است. بررسی فراوانی وقوع آستانه های مطلق  ET بر روی حوضه، نشان دهنده دفعات بالای وقوع ET در تمامی آستانه ها در شرق حوضه می باشد. بررسی قریب 4 دهه مقادیر ET در حوضه رود ارس، بیانگر افزایش مقادیر ET در طی دو دهه اخیر بر روی کل حوضه بوده که می توان آن را ناشی از وقوع پدیده گرمایش جهانی دانست.

    کلید واژگان: تبخیر و تعرق, سامانه FLDAS, مدل Noah, حوضه آبریز رودخانه ارس
    Mahnaz Saber, Bromand Salahi*, Abbas Mofidi

    In this study, the spatiotemporal variations of evapotranspiration (ET) were investigated in the southern part of the Aras River catchment. For this purpose, the ET networked data of FLDAS Noah model with horizontal resolution of 0.1 * 0.1 degree were used for a period of 38 years (2019-1982). After validating the data, the average annual ET values ​​for the region were determined first. Then the monthly and seasonal distribution of the parameter were analyzed spatially. Subsequently, ET variations and anomalies were evaluated year to year. Also, the spatial distribution of the occurrence frequency of ET was investigated by considering the absolute thresholds of 50, 80, 100 and 120 mm for the Aras basin. The results show that the annual ET in the east of the basin is higher than the west of the basin. In the seasonal scale, spring and summer have the highest ET values, respectively. In the monthly scale, Mayو June, April and March had the highest ET values, respectively. In contrast, the autumn and winter months have the lowest average ET values. Also, the whole basin during the study period has experienced three distinct periods of ET changes that in the eastern and western parts of the basin, despite the same behavior in the second and third periods, a significant difference was observed in the first period. The results also indicate the existence of positive anomalies after 2002 in the whole basin, the highest values ​​occurred in 2018 in the west of the basin. The study of the frequency of occurrence of absolute ET thresholds on the basin shows the high frequency of ET occurrence at all thresholds in the east of the basin. A study of nearly 4 decades of ET values ​​in the Aras River Basin shows an increase in ET values ​​over the last two decades over the entire basin, which can be attributed to the occurrence of global warming.

    Keywords: Evapotranspiration, FLDAS system, Noah model, Aras river basin
  • مهدی وزیری، نوذر قهرمان*

    تبخیرتعرق به عنوان یکی از مولفه های اصلی چرخه ی آبشناسی، از پدیده تغییر اقلیم اثرات قابل توجهی را می پذیرد. هدف اصلی این پژوهش برآورد میزان تبخیرتعرق پتانسیل در دوره زمانی آینده و مقایسه آن با دوره پایه با استفاده از برونداد مدل های اقلیمی جهت اجرای مدل منابع آب WEAP در ایستگاه های منتخب حوضه کرخه می باشد. دوره های 2019-1999 و 2100-2020 به ترتیب به عنوان دوره پایه و دوره آینده در نظر گرفته شد. برونداد دو مدل اقلیمی منتخب بر اساس توصیه های پیشین بنام های  MPI-ESM1-2-LR وKIOST-ESM  اخذ شده از پایگاه داده های اقلیمیESGF تحت دو سناریوی اقلیمی SSP2-4.5 و SSP5-8.5 و همچنین داده های ایستگاه های همدیدی برای حوضه کرخه در برآورد تبخیرتعرق پتانسیل در دوره های آینده و پایه استفاده شده است. با توجه به خروجی های مدل WEAP میزان تبخیرتعرق پتانسیل تا سال 2100 میلادی روندی افزایشی خواهد داشت، بیشترین میزان افزایش پیش نگری شده درمدل MPI-ESM1-2-LR تحت سناریوی SSP5-8.5 به میزان 89 میلی متر در ماه ژوین و در مدل KIOST-ESM به میزان 73 میلی متر در ماه بدست آمد. کمترین مقادیر به ترتیب برابر 26 و 5/0- میلی متر در ماه های دسامبر و سپتامبر می باشند. متناظرا این مقادیر تحت سناریوی SSP2-4.5 به ترتیب برابر با 4/85، 3/64، 3/23 و 6/4 - در ماه های ژوین، می، دسامبر و سپتامبر نسبت به دوره پایه برآورد شد. همچنین میزان تبخیرتعرق پتانسیل در ایستگاه هایی با اقلیم مدیترانه ای معتدل نسبت به ایستگاه هایی با اقلیم خشک معتدل تغییرات بیشتری را تجربه خواهند کرد.

    کلید واژگان: تغییر اقلیم, تبخیرتعرق, حوضه کرخه
    MAHDI VAZIRI, NOZAR GHAHREMAN *

    Climate change has a significant impact on evapotranspiration (ET) as the one of the main components of the hydrological cycle. The main purpose of this research is to project the amount of potential evapotranspiration (ETp), under RCP scenario comparing to the baseline period using the WEAP model in the selected stations of Karkhe basin, Iran. The 1999-2019 and 2020-2100 years were considered as the baseline and future periods. The projected climatic variables by KIOST-ESM and MPI-ESM1-2-LR climate models under two climate change scenarios of SSP2-4.5 and SSP5-8.5 and the observed data of the selected stations in Karkheh basin were used to estimate the  for the future and. According to the outputs of the WEAP model, the potential evapotranspiration will increase by 2100. The highest increase was projected under SSP5-8.5 scenario by the MPI-ESM1-2-LR model, with amount of 89 mm in June and by the KIOST-ESM model, 73 mm in May. The lowest values were equal to 26 and -0.5 mm in the months of December and September, respectively. Correspondingly, these values under SSP2-4.5 scenario were estimated as 85.4, 64.3, 23.3 and -4.6 during June, May, December and September compared to the base period, which the latter indicated a decrease for September comparing to the baseline. Also, the amount of potential evapotranspiration in regions with temperate Mediterranean climates will experience more variations comparing to those with arid temperate climates.

    Keywords: climate change, evapotranspiration, ESGF, Karkheh basin, WEAP
  • حامد سالاری، عبدالرضا کاشکی*، مختار کرمی، رحمان زندی

    برآورد نیاز آبی گیاه تحت شرایط تغییر اقلیم برای برنامه ریزی در جهت اصول ابیاری و مدیریت منابع آب در بخش کشاورزی، حایز اهمیت است. پنبه به عنوان یکی از محصولات صنعتی در کشور، از اهمیت بالایی برخور دار می باشد. در این تحقیق براساس داده های ایستگاه های هواشناسی در دوره پایه و برونداد مدل های گردش کلی جو از دوره آینده تا 2060 میلادی، تغییرات و انحرافات Eto و نیاز آبی محصول پنبه در خراسان رضوی بررسی شد. ارزیابی استان براساس داده مشاهداتی نشان داد که عمده نزولات جوی استان در دوره سرد سال بخصوص ماه مارس یا اسفند تا اواخر فروردین ماه و اواسط اردیبهشت رخ می دهد. بررسی داده شبیه سازی شده نشان داد که در دوره آینده تا 2061 میلادی؛ مقدار دمای هوا در سطح منطقه افزایش خواهد یافت. بارش ماهانه در دوره (2040-2020) نسبت به دوره پایه کاهش یافته، اما در دهه های (2061-2041) نسبت به دهه های قبل افزایش یافته و نزدیک به نرمال می رسد. در واقع در دهه نزدیک 2060 میلادی مقدار بارش نسبت به دهه های نزدیک تر افزایش جزیی خواهد داشت؛ این شرایط در سایه افزایش دمای هوا، افزایش جزیی بارش نمی تواند ثبات داشته باشد. بررسی ها نشان داد که مقدار Eto یا تبخیر - تعر ق مرجع در دوره آینده نسبت به دوره مبنا و گذشته با توجه به افزایش دمای هوا افزایش خواهد یافت. براساس افزایش تبخیر - تعرق مرجع، نیاز آبی مراحل رشد پنبه شامل مرحله اولیه، میانی و پایانی نیز افزایش خواهد داشت. از نظر طول دوره رشد؛ بالاترین مقدار نیاز آبی در دوره میانی رشد پنبه رخ خواهد داد. از نظر توزیع مکانی و پراکندگی ها؛ مناطق نیمه شمالی و مرکز استان به واسطه شرایط ارتفاعی و کوهستانی (قوچان، درگز، چناران، نیشابور و تربت حیدریه) از بالاترین مقدار تبخیر - تعرق مرجع و نیاز آبی برخوردار می باشند. لزوم توجه جدی بر مدیریت بهینه

    کلید واژگان: پنبه, تغییر اقلیم, تبخیر &ndash, تعرق مرجع, نیاز آبی, خراسان رضوی
    Hamed Salari, Abdolreza Kashki *, Mokhtar Karami, Rahman Zandy

    Estimation of plant water requirement under climate change conditions is important for planning in the direction of irrigation principles and water resources management in the agricultural sector. Cotton is one of the most important industrial products in the country. In this study, based on the data of meteorological stations in the base period and the output of total atmospheric circulation models from the next period to 2060, ETo changes and deviations and the water requirement of cotton crop in Khorasan Razavi were investigated. Evaluation of the province based on observational data showed that most of the province's rainfall occurs in the cold period of the year, especially in March or March to late April and mid-May. Examination of the simulated data showed that in the next period up to 2061; the amount of air temperature in the region will increase. Monthly precipitation in the period (2020-2040) decreased compared to the base period, but in the decades (2041-2061) increased compared to previous decades and reached close to normal. In fact, in the near decade 2060, the amount of rainfall will increase slightly compared to the next decades; These conditions can not be stabilized due to the increase in air temperature, a slight increase in precipitation. Studies have shown that the amount of Eto or reference evapotranspiration in the future period will increase compared to the base period and the past due to the increase in air temperature. Based on the increase in reference evapotranspiration, the water requirement of cotton growth stages, including the initial, intermediate and final stages, will also increase. In terms of length of growth period; The highest amount of water requirement will occur in the middle period of cotton growth. In terms of spatial distribution and dispersion; The northern half of the province and the center of the province have the highest amount of reference evapotranspiration and water requirement due to altitude and mountainous conditions (Quchan, Dargaz, Chenaran, Neishabour and Torbat Heydariyeh). The need for serious attention to the optimal management of water resources and planting resistant crops with higher adaptability is important.Estimation of plant water requirement under climate change conditions is important for planning in the direction of irrigation principles and water resources management in the agricultural sector. Cotton is one of the most important industrial products in the country. In this study, based on the data of meteorological stations in the base period and the output of total atmospheric circulation models from the next period to 2060, ETo changes and deviations and the water requirement of cotton crop in Khorasan Razavi were investigated. Evaluation of the province based on observational data showed that most of the province's rainfall occurs in the cold period of the year, especially in March or March to late April and mid-May. Examination of the simulated data showed that in the next period up to 2061; the amount of air temperature in the region will increase. Monthly precipitation in the period (2020-2040) decreased compared to the base period, but in the decades (2041-2061) increased compared to previous decades and reached close to normal. In fact, in the near decade 2060, the amount of rainfall will increase slightly compared to the next decades; These conditions can not be stabilized due to the increase in air temperature, a slight increase in precipitation. Studies have shown that the amount of Eto or reference evapotranspiration in the future period will increase compared to the base period and the past due to the increase in air temperature. Based on the increase in reference evapotranspiration, the water requirement of cotton growth stages, including the initial, intermediate and final stages, will also increase. In terms of length of growth period; The highest amount of water requirement will occur in the middle period of cotton growth. In terms of spatial distribution and dispersion; The northern half of the province and the center of the province have the highest amount of reference evapotranspiration and water requirement due to altitude and mountainous conditions (Quchan, Dargaz, Chenaran, Neishabour and Torbat Heydariyeh). The need for serious attention to the optimal management of water resources and planting resistant crops with higher adaptability is important.Estimation of plant water requirement under climate change conditions is important for planning in the direction of irrigation principles and water resources management in the agricultural sector. Cotton is one of the most important industrial products in the country. In this study, based on the data of meteorological stations in the base period and the output of total atmospheric circulation models from the next period to 2060, ETo changes and deviations and the water requirement of cotton crop in Khorasan Razavi were investigated. Evaluation of the province based on observational data showed that most of the province's rainfall occurs in the cold period of the year, especially in March or March to late April and mid-May. Examination of the simulated data showed that in the next period up to 2061; the amount of air temperature in the region will increase. Monthly precipitation in the period (2020-2040) decreased compared to the base period, but in the decades (2041-2061) increased compared to previous decades and reached close to normal. In fact, in the near decade 2060, the amount of rainfall will increase slightly compared to the next decades; These conditions can not be stabilized due to the increase in air temperature, a slight increase in precipitation. Studies have shown that the amount of Eto or reference evapotranspiration in the future period will increase compared to the base period and the past due to the increase in air temperature. Based on the increase in

    Keywords: cotton, climate change, evapotranspiration, Water requirement, Khorasan Razavi
  • منصوره احمدی کارلادانی*، ابوطالب هزار جریبی، خلیل قربانی

    برآورد تبخیر- تعرق پتانسیل از اهمیت فراوانی در مدیریت منابع آب برخوردار است. با توجه به اهمیت تعیین روند تبخیر- تعرق در برنامه ریزی منابع آب، در این مطالعه، روند تغییرات ماهانه تبخیر- تعرق در 79 ایستگاه در پهنه ی جغرافیایی ایران بررسی گردید. با تحلیل پراکنش مکانی تبخیر- تعرق با استفاده از سامانه اطلاعات جغرافیایی، روند تغییرات آن نیز مورد بررسی قرار گرفت. نتایج تحلیل روند تبخیر- تعرق طی سال‎های 1995 تا 2016 و پیاده ‎سازی آزمون من-کندال و شیب خط سن به صورت ماهانه نشان داد که روند حاکم بر این ایستگاه‎ ها طی ماه‎های مختلف سال از الگوی یکسانی تبعیت نمی کند؛ به نحوی که بعضی از ایستگاه ‎ها در سراسر سال فاقد روند هستند و بعضی دیگر در بعضی ماه ها دارای روند صعودی و در ماه های دیگر بدون روند می باشند. بعضی از ایستگاه‎ها در بعضی ماه ها دارای روند معنادار نزولی و در ماه های دیگر فاقد روند هستند. روند افزایشی بیشتر در مناطق سردسیر و نواحی کوهستانی کشور به چشم می خورد اما روند کاهشی در مناطق گرمسیر مرکزی و شرقی کشور وجود دارد. در نگاه کلی تر، درصد ایستگاه های بدون روند از حدود 68 درصد در فصل تابستان تا حدود 86 درصد در فصل پاییز تغییر می کند. به طور متوسط، حدود 78 درصد ایستگاه ها دارای وضعیت ثابتی در پدیده تبخیر- تعرق بوده اند. از میان 22 درصد باقیمانده ایستگاه ها، حدود 15 درصد دارای روند افزایشی هستند و این روند افزایشی، بیشتر به فصول بهار و تابستان باز می گردد. این بدان معنی است که نیاز آبی گیاهان در فصولی که بارندگی کمتر است، رو به افزایش است.

    کلید واژگان: آزمون من-کندال, تبخیر تعرق, تحلیل روند, تغییر اقلیم
    Mansoureh Ahmadi Karladani *, Aboutaleb Hezarjaribi, Khalil Ghorbani

    Introduction:

    Global warming due to greenhouse gas emissions is leading to changes in the spatial and temporal distribution of water resources on a global scale. On the other hand, as Iran is located in an arid and semi-arid climatic region, about 75% of rainfall in the country is directly returned to the atmosphere through evaporation. Since potential evapotranspiration is one of the most important components of the natural water cycle and is the identification of plant water requirement, its exact estimation plays a key role in the planning related to the type of cultivation and irrigation. Based on the literature, the Mann-Kendall test has been used repeatedly to examine the trend of changes in meteorological components. Considering the importance of determining the trend of evapotranspiration changes in water resources planning, the purpose of this study is its investigation in a monthly timescale using Mann-Kendall test and the Sen’s estimator slope in Iran. In addition, by analyzing the spatial distribution of evapotranspiration using the GIS, the trend of evapotranspiration changes was also examined.

    Materials and methods

    The study area in this research includes 79 appropriately distributed synoptic meteorological stations with acceptable data quality which belong to the Irainan Meteorological Organization. Their common statistical period is 22 years (1995 to 2016). From a geographical point of view, Iran is located in the northern hemisphere between 25 and 40 degrees north latitude and between 44 and 63.5 degrees east longitude. It has a dominant arid and semi-arid climate with low rainfall and high evapotranspiration. After selecting synoptic stations, the required data including geographical coordinates of stations, altitude, daily temperature (minimum, maximum, and average), wind speed, and sunshine hours were collected for the common time period (1995 to 2016). Then, the potential evapotranspiration was calculated using Hargreaves-Samani method and the total monthly evapotranspiration was extracted for the desired time period. By performing the Mann-Kendall test, the trend of evapotranspiration variation has been estimated and the significance of this trend has been analyzed using the Sen’s estimator slope.

    Results and discussion

    The results of this study obtained by the analysis of the evapotranspiration trend during 1995 to 2016 and implementing the Mann-Kendall test and the Sen’s estimator slope on a monthly time scale show that the trend does not follow the same pattern during different months of the year. In terms of time, in spring and summer, significant increasing trends have been seen in most cases where its highest were in June. In July, different climates of Iran have a significant increasing trend. Due to low rainfall in this month and sensitive conditions, this increasing trend of evaporation can raise the demand for water resources and in some cases reduce the yield of agricultural products. In August and September, despite the oppressive heat, in most of central and southern parts of the country, with a hot and dry climate, there was a decreasing trend of evapotranspiration. At the beginning of autumn and in October, the central parts of Iran had a significant downward trend, but in November and December, the existence of significant trends is much less. In winter, there is no trend in most stations. Generally speaking, the most significant increasing trends have occurred in the warm months of the year. Due to the decrease in precipitation oscillations and increase of temperature in these months, increase of evaporation has raised the water needs for agricultural products. Thus, the failure in its management will lead to a shortage of available water and damage to agriculture by the reduction of crop efficiency and yield. From spatial viewpoint, there is a more increasing trend in the cold regions and mountainous areas of the country and a negative trend has appeared in the tropical, central and eastern regions. In general, the percentage of non-trending stations varies from about 68% in summer to about 86% in autumn, and on average, about 78% of stations have a steady state about the evapotranspiration. Of the remaining 22% of stations, most (about 15%) have an increasing trend, and this goes back to the spring and summer seasons. This means that the plants’ water requirement is increasing when there is less rainfall, which is consistent with the conditions created by climate change, which leads to more severe drought events in arid areas.

    Keywords: climate change, evapotranspiration, mann-kendall test, Trend Analysis
  • احمد رئیسی، غلامعلی مظفری*، حمیدرضا غفاریان مالمیری

    برآوردمیزان آب مصرفی گیاه یا تبخیر و تعرق برای مدیریت و برنامه ریزی منابع آب و کشاورزی، توازن هیدرولوژیکی و همچنین تخمین تقریبی عملکرد محصول ضرورت دارد. روش های مختلفی برای تعیین تبخیر و تعرق در مقیاس های کوچک با استفاده از اندازه گیری های میدانی مانند لایسیمتر وجود دارد که از دقت بالایی برخوردار هستند، اما در این تحقیق از روش های مبتنی بر دورسنجی و استفاده از تصاویر ماهواره ای استفاده شده است. بنابراین در این تحقیق از تصاویر ماهواره لندست 8 برای سال های 1396 و 1398 استفاده شده و نتایج به دست آمده از روش مبتنی بر سنجش از دور (سبال) با داده های اندازه گیری شده در ایستگاه هواشناسی زهک به منظور برآورد تبخیر و تعرق با استفاده از روش فایو-پنمن-مانتیث مقایسه شد. با استفاده از شاخص های آماری مانند خطای نسبی و ضریب تبیین به بررسی توانایی و عملکرد الگوریتم سبال پرداخته شد. مقایسه نتایج نشان داد تبخیر و تعرق به دست آمده به روش سبال دارای مطابقت قابل قبولی با تبخیر و تعرق برآورد شده از روش پنمن مانتیث است و اختلاف معنی داری بین دو روش محاسبه شده وجود ندارد. بدین صورت که مقادیر شاخص های آماری در سال-های 1396 و 1398 برای ضریب تعیین به ترتیب برابر 82/0 و 95/0، برای ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) به ترتیب دارای مقادیر 15/2 و 27/1 و همچنین میانگین خطای مطلق (MAE) به ترتیب دارای مقادیر49/1 و11/1 و در نهایت متوسط خطای اریب (MBE) به ترتیب دارای مقادیر 27/0 و 09/0 می باشد، نتایج حاکی از دقت قابل قبول الگوریتم سبال در برآورد تبخیر و تعرق واقعی می باشد.

    کلید واژگان: تبخیر و تعرق, الگوریتم سبال, پنمن-مانتیث, سنجش از دور
    Ahmad Raissi, GholamAli Mozaffari *, HamidReza Ghafarian Malmiri

    Estimation of plant water consumption or evapotranspiration is necessary for management and planning of water and agricultural resources, hydrological balance as well as approximate estimation of crop yield. There are various methods for determining evapotranspiration on a small scale using field measurements such as lysimeters, which are highly accurate but are not widely used due to their high cost and difficulty. For this reason, methods based on telemetry and the use of satellite imagery have received more attention from researchers. Therefore, due to the importance of the subject in this study, the evapotranspiration in the Chah region of Sistan and Baluchestan was estimated using satellite images and Sabal algorithm. In this research, Landsat 8 satellite images for 1396 and 1398 have been used and to compare the results obtained from the remote sensing method (Sabal), from the data of the synoptic meteorological station of Zahak city to estimate evapotranspiration by FAO-Penman-Montith method has been used. Using statistical indicators such as relative error and explanatory coefficient, the ability and performance of remote sensing and Sabal algorithm were investigated. Thus, the values of statistical indices in 1396 and 1398 for the coefficient of determination are 0.82 and 0.95, respectively, for the root mean square error (RMSE) with values of 2.15 and 1.27, respectively, as well as the mean error Absolute (MAE) values are 1.49 and 1.11, respectively, and finally the mean oblique error (MBE) is 0.27 and 0.09, respectively.The results indicate the acceptable accuracy of the Sabal algorithm in estimating actual evapotranspiration.

    Keywords: evapotranspiration, Sabal algorithm, Penman-Monteith, remote sensing
  • مهناز صابر، برومند صلاحی*، عباس مفیدی

    الگوهای بزرگ مقیاس اتمسفری با توجه به سیستمی بودن اقلیم کره زمین، به عنوان یکی از مهم ترین عوامل  موثر بر اقلیم مناطق مختلف جهان تلقی می شوند. این مساله،  اهمیت تحقیق بر روی فرآیندهای بزرگ مقیاس و تاثیرات آنها بر مناطق دورتر از یک منطقه معین را نشان می دهد. در این پژوهش، ارتباط بین شاخص های پیوند از دور نیمکره شمالی با تغییرات تبخیرتعرق [1] ایستگاه های سینوپتیک جنوب حوضه آبریز رودخانه ارس طی دوره آماری 26 ساله (2017-1992) بررسی گردید. برای ارزیابی همگنی و توالی داده ها از آزمون توالی استفاده شد. برای بررسی ارتباط بین این الگوها  و تغییرات متغیر مورد مطالعه از ضریب همبستگی پیرسون استفاده شد. بالاترین ضریب همبستگی معنادار بین ET ایستگاه ها و برخی از الگوها در حالت بدون تاخیر، با تاخیر زمانی 1، 2 و 3 ماهه به دست آمد که از نظر شدت ضعیف هستند. در حالی که در فصول مختلف، بیشترین ضرایب همبستگی معنی دار از متوسط تا خیلی قوی مشاهده شد که در اهر در فصول زمستان، بهار و پاییز به ترتیب با شاخص های SCA [2]،EA[3]  ، [4] NAO و EA به مقدار *79/0، **53/0-، **49/0- و *43/0-،  در اردبیل در بهار با شاخص SCA و تابستان و پاییز باPOL[5]  به مقدار **53/0-، **44/0 و **56/0- و [6] در پارس آباد در پاییز با EP/NP به مقدار *46/0  محاسبه گردید. بین فازهای EA، EA/WR[7] و EP/NP، فاز مثبت SCA و فاز منفی PNA[8] با نمرات Z برخی از ایستگاه ها همبستگی معنی دار با شدت ضعیف تا متوسط در سطح اطمینان 95/0 و بیشتر ملاحظه شد. نتایج حاصل از مدل رگرسیونی پس رونده، علاوه بر معرفی موثرترین شاخص ها در مدل بندی ET ایستگاه ها نشان داد که هیچ یک از  آنها، توان تببین بالای این متغیر  در حوضه ارس را ندارند.

    کلید واژگان: ایستگاه های سینوپتیک, شاخص های پیوند از دور, تبخیرتعرق, حوضه ارس, همبستگی
    Mahnaz Saber, Bromand Salahi*, Abbas Mofidi

    Due to the Earthchr('39')s climate is systemic, the Large-scale atmospheric patterns, are considered as one of the most important factors that affects the climate in different regions of the world. This issue indicates necessity of investigating these patterns and their effects on climate areas beyond a given region. In this study, the relationship between North Hemispherechr('39')s teleconnection indices and Evapotranspiration (ET) at synoptic stations in south of the Aras River basin during the 26-years statistical period (1992-2017) was investigated.  Run test was used to evaluate the sequence and homogeneity of data. Pearson correlation coefficient was used to assess the relationship status between these patterns and the changes in the studied variable. The highest significant correlation coefficient calculated between ET stations and some patterns was obtained with non-delayed mode, with 1, 2 and 3-months delay which are weak in terms of intensity.While in different, the highest significant correlation coefficients was observed that it was Calculated at Ahar station (in winter, spring and autumn seasons with EA, SCA, NAO and EA indices, respectively, amount 0.79*, -0.53**, -0.49** and -0.43*), at Ardabil (in spring with SCA, in summer and autumn with POL (-0.54**, 0.44* and -0.56**) and at Parsabad (in autumn with EP/NP 0.46*). Significant correlation between phases of EA, EA/WR and EP/NP, SCA positive phase and PNA negative phase with Z-Scores of some stationchr('39')s was observed low to moderate intensity at the confidence level of 0.95 and above. The results  of the backward regression model, in addition to introducing the most effective  indices in the modeling of stationchr('39')s ET, showed that  they do not have the explain this variable in Aras basin.

    Keywords: Aras basin, correlation, Evapotranspiration, synoptic stations, teleconnection indices
  • مسعود عشقی زاده، یاسر اسماعیلیان

    در بین تنش ها و مخاطرات محیطی مختلف، خشکسالی به عنوان مهم ترین عامل محیطی شناخته می شود که چالش اصلی مناطق مختلف جهان و به خصوص ناحیه خاورمیانه می باشد که علاوه بر تاثیرات گسترده بر تولید و بهره وری محصولات کشاورزی، بر سایر ابعاد اجتماعی و اقتصادی کشورها اثرگذار است. بنابراین، آنالیز، پایش و شاخصه بندی خشکسالی از ضروریات اصلی مدیریت و برنامه ریزی در زمینه خشکسالی می باشد. در این پژوهش، شاخص شناسایی خشکسالی (RDI) و نسخه بهبود یافته آن یعنی شاخص شناسایی خشکسالی موثر (eRDI) برای یک دوره آماری 59 ساله (2020-1961) به منظور شناسایی و بررسی روند خشکسالی کشاورزی در منطقه گناباد مورد مقایسه و ارزیابی قرار گرفت. نتایج این تحقیق مشخص کرد بین شاخص های مورد آزمون در تعیین و پایش خشکسالی اختلاف معنی داری وجود نداشت، هرچند شاخص eRDI در مورد تعیین شدت خشکسالی در دوره های فصلی حساسیت و دقت بیشتری نشان داد. طولانی ترین دوره خشکسالی به مدت 9 سال از طریق شاخص eRDI FAO بدست آمد و طولانی ترین دوره ترسالی نیز توسط تمامی شاخص ها به مدت 11 سال محاسبه شد. همچنین، بیشترین فراوانی شرایط آب و هوایی مربوط به وضعیت نرمال (9/33 تا 39 درصد) بود. در مقیاس فصلی، طولانی ترین دوره خشکسالی و ترسالی در فصل بهار به ترتیب 8 و 6 سال محاسبه شد. تمامی شاخص ها شرایط ترسالی را برای تابستان تشخیص داده و اعداد مذکور برای فصل پاییز به ترتیب 7 و 6، و برای زمستان به ترتیب 9 و 7 سال بدست آمد. به طور کلی، هرچند شاخص eRDI به دلیل استفاده از بارش موثر بجای بارش تجمعی در شناسایی خشکسالی می تواند کارایی بهتری در تعیین و پایش خشکسالی کشاورزی داشته باشد، اما در این پژوهش تفاوت معنی داری در آنالیز خشکسالی کشاورزی بین دو شاخص مشاهده نشد و به همین علت به نظر می رسد می توان از شاخص RDI در پایش و تحلیل خشکسالی در مناطق اقلیمی مشابه با منطقه مورد مطالعه بهره برد.

    کلید واژگان: بارش موثر, تبخیر و تعرق, تغییرات اقلیمی, خشکسالی کشاورزی, دوره رشد
    Masoud Eshghizadeh, Yaser Esmaeilian

    Among the various environmental stresses and hazards, drought is recognized as the most important environmental factor, which is the main challenge in different parts of the world, especially in the Middle East, in addition to widespread effects on agricultural production and productivity, effects on the other social and economic dimensions of humans. Therefore, drought analysis, monitoring, and characterization are one of the main necessities of drought management and planning. In this study, the trend of agricultural drought in the Gonabad region was identified and evaluated by the Reconnaissance Drought Index (RDI) and its improved version, the effective Reconnaissance Drought Index (eRDI) for 59 years (1982-1920). The results showed that there was no significant difference between the indices, although the eRDI index was more sensitive and accurate in seasonal periods. The longest drought period was obtained for 9 years through the eRDI FAO index and the longest wet period was calculated for 11 years by all indices. Also, the highest frequency of weather conditions was related to the normal situation (33.9 to 39%). On a seasonal scale, the longest droughts and wet periods were calculated in spring for 8 and 6 years, respectively. These conditions were 7 and 6 years for autumn and 9 and 7 years for winter, respectively. All indicators identified wet conditions for the summer. In general, although the eRDI index can be more efficient in determining and monitoring the agricultural drought due to the use of effective precipitation instead of cumulative rainfall, in this study no significant difference was observed between the two indicators. Therefore, seems that the RDI index can be used in drought monitoring and analysis in climatic regions similar to the study area.

    Keywords: Agricultural drought, Climate change, Effective precipitation, Evapotranspiration, Growth period
  • هما دارابی، محمد مهدی چاری*، پیمان افراسیاب، حلیمه پیری

    روش های زیادی برای محاسبه تبخیر-تعرق وجود دارد که به داده های زیادی نیاز دارد، اما تعدادی از روش های فقط به دمای هوا نیاز دارند. یکی ازاین روش ها ترونت ویت است. منطقه سیستان در جنوب شرقی ایران یکی از مناطقی است که با توجه به بادهای 120 روز در ایران منحصربه فرد است. هدف از این تحقیق: 1) ارزیابی 6 روش مختلف ترونت ویت موجود در منابع در مقایسه با روش فایو پن من مانتیث و 2) اصلاح معادله برای منطقه بادخیز سیستان است. نتایج نشان داد معادله اصلی ترونت وایت مقدار تبخیر-تعرق را کم برآورد محاسبه می کند. در بین روش های موجود استفاده از ضریب  دارای بهترین نتایج بود. برای واسنجی معادله ترونت وایت ضریب دمای موثر معادله () باید اصلاح گردد. نتایج نشان داد مقدار بهینه k بین 755/0 تا 04/1 متغیر هست. میانگین سالانه مقدار جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، با توجه به مقادیر k متغیر برابر با 14/0 میلی متر در روز به دست آمد. همچنین با استفاده از حداقل کردن مربعات خطا مقدار k را به طور ثابت 802/0 در نظر گرفتیم که مقدار RMSE برابر با 19/1 میلی متر در روز به دست آمد. می توان نتیجه گیری کرد که پس از اصلاح معادله ترونت وایت می توان آن را در منطقه سیستان استفاده کرد.

    کلید واژگان: تبخیر-تعرق, سیستان, دمای هوا, مناطق بادخیز
    Homa Darabi, Mohammad Mahdi Chari *, Peyman Afrasiab, Halimeh Piri

    There are many methods for calculating evapotranspiration that require a lot of data, but a few require only air temperature. One of these methods is Trontwait. The Sistan region in the southeast of Iran is one of the regions that is unique in Iran due to the 120 days of winds. The purpose of this research is: 1) to evaluate 6 different Trontwait methods available in the sources compared to the Fau-Penman-Monteith method and 2) to modify the equation for the windy region of Sistan. The results showed that the original Trontwhite equation underestimates the amount of evaporation-transpiration. Among the existing methods, the use of coefficient k=0.72 had the best results. In order to recalibrate the Trunthwaite equation, the effective temperature coefficient of the equation (k) must be modified. The results showed that the optimal value of k varies between 0.755 and 1.04. The annual average value of the root mean square error (RMSE), according to the variable k values, was equal to 0.14 mm per day. Also, by minimizing the square of the error, we considered the k value to be 0.802 as a constant, and the RMSE value was equal to 1.19 mm per day. It can be concluded that after correcting the Trontwhite equation, it can be used in the Sistan region.

    Keywords: Evapotranspiration, Sistan, Air temperature, Windy region
  • مینو احمدیان، بهروز سبحانی*، سعید جهانبخش اصل

    تبخیر-تعرق گیاه مرجع به دلیل بررسی تغییرات پارامترهای اقلیمی به صورت ترکیبی، از اهمیت ویژه ای برخوردار می باشد. هدف از پژوهش حاضر بررسی اثرات تغییر اقلیم بر تبخیر-تعرق در طول فصل رشد درخت سیب می باشد. به این منظور از آمار پایگاه ECMWF برای داده های مشاهداتی دو ایستگاه سمیرم و ارومیه طی بازه زمانی 20 ساله (20016-1996) استفاده شد. برای بررسی این کمیت در20 سال آتی از داده های روزانه ی ریزگردانی دینامیک پروژه ی CORDEX با دقت مکانی 44% × 44% برای خروجی مدل ICHEC-EC-EARTH تحت دو خط سیر 5/4 و 5/8 واداشت تابشی(RCP) برای بازه زمانی (2037-2017) بهره گرفته شد. به منظور کاهش خطاهای موجود در برآوردهای مدل، عمل پس پردازش روی داده های برآورد شده صورت گرفت. سپس با دادهای دمای کمینه، دمای بیشینه، رطوبت نسبی، سرعت باد و تابش، تبخیر-تعرق پتانسیل به روش پنمن مانتیث فایو که از دقت بالاتری نسبت به سایر مدل ها برخوردار است محاسبه و با استفاده از آزمون ناپارمتریک من- کندال و شیب سن در محدوده اطمینان 95% روند تبخیر-تعرق مشخص شد. نتایج نشان داد که روند تبخیر-تعرق در هر دو ایستگاه در طول فصل رشد رو به افزایش است.  افزایش ETo فصل رشد درخت سیب ایستگاه ها نسبت به دوره پایه برای خط سیر 5/4 و 5/8 برای ایستگاه سمیرم 84/3 و 37/7 و برای ایستگاه ارومیه 04/5 و 16/8 پیش بینی گردید. بیشترین مزان تبخیر برای دوره ی رشد میوه رخ داده است. همچنین تفاوت ETO تحت خط سیر 5/8 نسبت به دوره پایه بیشتر بوده و تغییرات تبخیر در ایستگاه ارومیه بیشتر از ایستگاه سمیرم می باشد.

    کلید واژگان: تبخیر-تعرق پتانسیل, درخت سیب, روش پنمن مانتیث فائو
    Minoo Ahmadyan, Bahroz Sobhani*, Saeed Jahanbakhsh Asl

    The evapotranspiration of the reference Crop is of particular importance due to the changes in climate parameters of temperature, sunlight, humidity and wind speed in combination. the purpose of this study is to investigate the effects of climate change on evapotranspiration of apple during the growing season.For this purpose, the ECMWF database has been used for observation data of Semirom and Urmia stations during 20-year period (1996-2001).To check this quantity in the next 20 years, the daily  Downscaling dynamic data of the CORDEX project with a precision of 44% * 44% for the output of the ICHEC-EC-EARTH model under the two lines of 4.5 and 8.5 (RCP) was used for the period (2017-2037). In order to reduce the errors in the model estimates, the post-processing action of the estimated events was fulfilled. Then, minimum temperature data, maximum temperature, relative humidity, wind speed and radiation, potential evapotranspiration have been calculated using Penman- Monteith FAO method, which is more accurate than other models, and using the non-parametric Man-Kendall test and the Sen’s Slope estimator nonparametric Method in the confidence range, 95% evapotranspiration was determined. The results showed that evapotranspiration in both stations is increasing during the growing season. The ETo increase in the growth season of the apple tree stations was predicted from the base period for the trajectory of 4.5 and 8.5 for the Semirom 4.14.7 and 7.99.7, respectively, and for Orumiye Station, 26.5 and 11.8, respectively

    Keywords: Evapotranspiration, apple tree, Penman Monteith FAO method
  • راضیه خیری، فیروز مجرد*، بهمن فرهادی، جعفر معصوم پور سماکوش
    با توجه به محدودیت های دسترسی به منابع آب در ایران و به منظور برنامه ریزی و مدیریت بهره وری آب در بخش کشاورزی، آگاهی از میزان تبخیر و تعرق گیاهان تحت تاثیر تغییر اقلیم بسیار اهمیت دارد. هدف این مطالعه، بررسی تغییرات تبخیر و تعرق گندم آبی پاییزه در ایران تحت شرایط تغییر اقلیم به منظور انجام برنامه ریزی های سازگار با شرایط اقلیمی آینده بود. به این منظور، با استفاده از داده های مدل گردش عمومی جو CCSM4 و با توجه به طول دوره رشد و ضریب رشد گیاهی محصول گندم آبی، مقادیر تبخیر و تعرق محصول در دوره پایه 2005-2020 و دو دوره آینده (2060-2021 و 2061-2100) در دو سناریوی RCP4.5 و RCP8.5 برآورد، نقشه-های مربوطه تهیه و الگوهای فضایی پدیده بررسی شد. نتایج تحقیق نشان داد، تبخیر و تعرق گندم آبی پاییزه در ایران در دوره آینده در مقایسه با دوره پایه حدود 6 درصد افزایش خواهد یافت که این افزایش در آینده دور (2061-2100) بیشتر از آینده نزدیک (2021-2060) و در ماه های مختلف دوره کشت در سناریوی RCP8.5 بیشتر از سناریوی RCP4.5 خواهد بود. بیشترین مقدار ماهانه تبخیر و تعرق در سناریوهای RCP4.5 و RCP8.5 مربوط به ماه مه به ترتیب به میزان 153 و 162 میلی متر است. ماه-های اکتبر و نوامبر که ماه های آغازین دوره کشت هستند نیز کمترین میزان افزایش تبخیر و تعرق را در آینده به میزان تقریبی 14 میلی متر خواهند داشت. مقدار تبخیر و تعرق گندم آبی در دوره رشد در سطح کشور از 330 تا 971 میلی متر در دوره پایه تا 340 تا 1025 میلی متر در آینده دور در سناریوی RCP8.5  متفاوت است. افزایش تبخیر و تعرق در آینده بسیاری از برنامه ریزی ها را در زمینه تامین آب محصول گندم در کشور به چالش خواهد کشید؛ ازاین رو لزوم توجه به نیاز آبی در سال های آینده به خصوص در ماه های آوریل و مه که اوج فعالیت و رشد گیاه و زمان حداکثر نیاز آبی است، ضروری است.
    کلید واژگان: تبخیر و تعرق, گندم آبی پاییزه, ایران, ضریب رشد گیاهی, مدل گردش عمومی CCSM4
    Razyeh Kheyri, Firouz Mojarrad *, Bahman Farhadi, Jafar Masompour Samakoosh
    The purpose of this study was to investigate the changes in evapotranspiration of autumn irrigated wheat in Iran under climate changes conditions in order to carry out planning adapted to future climatic conditions and proper management of water productivity in the agricultural sector. Using the data of CCSM4 general circulation model and considering the length of growth period and plant growth coefficient of Irrigated wheat, the values of evapotranspiration in the base period 2005-2020 and the two future periods (2021-2060 and 2061-2100) under two scenarios of RCP4.5 and RCP8.5 were estimated, the relevant maps were prepared, and the spatial patterns of the phenomenon were investigated. The results showed that the evapotranspiration of irrigated wheat in Iran will increase by about 6% in the future period compared to the base period. It will be more in the distant future (2061-2100) than the near future (2021-2060) and in the RCP8.5 scenario more than the RCP4.5 scenario. The highest monthly values of evapotranspiration under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios for May are 153 and 162 mm, respectively. Moreover, October and November, which are the first months of the growing season, will have the lowest increase in evapotranspiration in future, at approximately 14 mm. The amount of evapotranspiration of irrigated wheat during the growing period in the country varies from 330 to 971 mm in the base period to 340 to 1025 mm in the distant future under the RCP8.5 scenario. Increased evapotranspiration in the future will challenge many plans to supply water to the wheat crop in the country. Therefore, it is necessary to pay attention to water needs in the coming years, especially in April and May, which is the peak of plant activity and growth and the time of maximum water needs.
    Keywords: Evapotranspiration, Autumn Irrigated Wheat, Iran, Crop coefficient, CCSM4 General Circulation Model
  • هوشمند عطایی*، مهسا راوریان، سید علیرضا تشکری هاشمی

    تاکنون مدل های متعددی برای برآورد پارامترهای مختلف اقلیمی ارایه شده است، اما با توجه به کمبود داده های معتبر و طولانی مدت در برخی از ایستگاه های هواشناسی، به کارگیری بعضی از مدل ها مشکل شده است. مدل شبیه سازی SIMETAW  به منظور تخمین تبخیر و تعرق پتانسیل و همچنین برآورد مقدار خالص آب مورد نیاز آبیاری (ETaw) ارایه شده است. علاوه بر این، با استفاده از این مدل می توان داده های هواشناسی روزانه را از روی داده های هواشناسی ماهانه شبیه سازی کرد. شبیه سازی اطلاعات آب و هوای روزانه در جایی که تنها میانگین های ماهانه وجود دارد، یک ابزار بسیارخوب برای پرکردن داده های گمشده است. در این پژوهش با استفاده از مدل شبیه سازی SIMETAW به پیش بینی پارامترهای مختلف اقلیمی از جمله تابش خورشیدی، دمای حداقل و حداکثر، سرعت باد، نقطه شبنم، بارش و تبخیر و تعرق پتانسیل در چهار (اقلیم متفاوت نیمه خشک (مشهد)، گرم و خشک (بندر عباس)، معتدل و مرطوب (رامسر) و مدیترانه ای (سنندج) در طی سال های میلادی (1967-2017) می پردازیم. نتایج این مطالعات نشان داد که مدل SIMETAW توانایی بالایی در شبیه سازی متغیرهای اقلیمی دارد و بالاترین دقت مدل را در شبیه سازی بارش (998/0= R2) و دمای حداکثر (997/0= R2) مربوط به اقلیم نیمه خشک (مشهد)، نقطه شبنم (998/0= R2) مربوط به اقلیم معتدل و مرطوب (رامسر)، برای تابش (998/0= R2) و سرعت باد (9/0= R2) مربوط به اقلیم مدیترانه ای (سنندج) و دمای حداقل (998/0= R2) برای اقلیم گرم و خشک (بندر عباس) می باشد.

    کلید واژگان: مدل SIMETAW, تبخیر و تعرق, شبیه سازی, اقلیم, داده های روزانه
    Hooshmand Ataei*, Mahsa Ravarian, Seyed Alireza Tashakori Hashemi

    So far, several models have been proposed for estimating different climate parameters, but due to the lack of valid and long-term data in some meteorological stations, some models have been difficult to use. The SIMETAV V.1.0 model has been developed in cooperation with the University of California Davis and the Water Resources Authority of California in 2005. The SIMETAW model is a new and innovative tool for the estimation of applied water evapotranspiration (ETAW). SIMETAW simulation model is presented to estimate potential evapotranspiration and also estimate the net amount of water required for irrigation (ETaw). In addition, using this model, you can simulate daily meteorological data from meteorological data. The simulation of daily weather information where there are only monthly averages is a great tool for filling out lost data. In this research, Simetaw simulation model predicts different climate parameters such as solar radiation, minimum and maximum temperature, wind speed, dew point, precipitation and evapotranspiration potential in four different semi-arid climate zones (Mashhad). Dry (Bandar Abbas), moderate and humid (Ramsar) and Mediterranean (Sanandaj) during the years (1967-2017). The results of these studies showed that SIMETAW model has high ability to simulate climate variables and has the highest model accuracy in precipitation simulation (R2 = 0.998) and maximum temperature (R2 = 0.997) for semi-arid climate (Mashhad) , Dew point (R2 = 0.998) for temperate and humid climate (Ramsar), for radiation (R2 = 0.998) and wind speed (R2 = 0.9) for Mediterranean climate (Sanandaj) and minimum temperature (R2 = 0.998) for warm and dry climates (Bandar Abbas).According to the sensitivity analysis of SIMETAW model, the input parameters of the model are respectively their effect on potential evapotranspiration from maximum temperature, precipitation, dew point temperature and minimum temperature, solar radiation and wind speed.

    Keywords: SIMETAW model, evapotranspiration, simulation, climate, daily data
  • منیر شیرزاد*، هاجر فیضی، مجید رضایی بنفشه

    کشور ایران از جمله مناطق خشک و نیمه خشک جهان است و با محدودیت شدید منابع آب مواجه است. تعیین تبخیر و تعرق که یکی از اجزای اصلی چرخه هیدرولوژی می باشد، در بسیاری از مطالعات از جمله توازن هیدرولوژیک آب، طراحی و مدیریت سیستم های آبیاری، شبیه سازی میزان محصول و مدیریت منابع آب از اهمیت بالایی برخوردار است. در پژوهش حاضر از روش شبکه عصبی مصنوعی ANN و سه روش تجربی پنمن مانتیث فایو (PMF56) و بلانی کریدل (BC) کمبرلی پنمنK-P  برای مدلسازی سیستم غیرخطی تبخیر و تعرق گیاه مرجع (ET0) که داده های ورودی- خروجی آن به صورت روزانه بودند، استفاده شد. سپس نتایج بدست آمده از روش های مذکور با داده های تبخیر اندازه گیری شده در منطقه آذربایجان شرقی (ایستگاه مراغه، میانه، اهر و جلفا) تحت واسنجی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی دارای دقت و سرعت بهتر در مدلسازی ET0 در مقایسه با روش های کلاسیک می باشد. از دیگر نتایج مطالعه می توان به مناسب تر بودن روش دمایی BC نسبت به دیگر مدل های تجربی اشاره کرد. همچنین این پژوهش نشان داد مدل ANN با قانون یادگیری لونبرگ مارکوارت نتایج ET0 بهتری را در شرایط اقلیمی مورد مطالعه ارایه می دهد.

    کلید واژگان: آذربایجان شرقی, بلانی کریدل, پنمن مانتیث فائو, تبخیر-تعرق, شبکه عصبی مصنوعی
    Monir Shirzad *, Hajar Feyzi, Majid Rezaei Banafsheh
    Introduction

     Reference evaporation and transpiration is one of the important elements of the hydrological cycle, which plays an important role in agricultural studies, water resource management plans, irrigation and drainage network design and water structures (Nuri et al., 2013, Volume twenty, number five, page 12). Due to the small amount of precipitation and the limitation of water resources in Iran, the correct management of water resources is very important and it is necessary to be careful in using water.
    Data and

    Method

    In order to carry out this research, daily climatic data during the years 2014 to 2015 of East Azerbaijan (four stations of Maragheh, Midane, Jolfa and Ahar) were prepared from the regional meteorological organization. After normalization and determination of correlation, the data were used in MATLAB software with artificial neural network method with Lunberg-Marquardt training to 70-30 combination for training and simulation. The input data for the simulation of evaporation and transpiration (temperature, sunshine hours, humidity, wind speed) and the work evaluation criteria are RMSE, R2 and MAE, which we gave priority to the data with less error.

    Results and Discussion

    In this research, the method based on artificial intelligence (ANN) and three experimental models (Penman Monteith Fau (PMF56), Blaney Kridel (B-C) and Kimberly Penman (K-P) were used to model the non-linear transpiration evaporation system of the reference plant. The results showed that the artificial intelligence method has better accuracy and speed in estimating ET0 compared to experimental

    Conclusion

    The results showed that the artificial intelligence method has better accuracy and speed. Also, comparing the method of artificial neural networks with classical methods, the results indicate the appropriateness of the performance of artificial neural networks.

    Keywords: East Azerbaijan, Blaney Cradle, Penman-Monteith, evapotranspiration, Artificial neural network
  • حسین بهزادی کریمی، غلامعلی مظفری*، کمال امیدوار، احمد مزیدی

    انتشار بیش ازحد گازهای گلخانه ای در دهه های اخیر و تغییرات به وقوع پیوسته در اقلیم، موجب تغییر در پارامترهای هواشناسی موثر در تبخیر و تعرق شده است. در این پژوهش، چشم انداز تغییرات تبخیر و تعرق حوضه آبریز کارون، با استفاده از روش هارگریوز-سامانی و با به کارگیری مدل ریز گردانی LARS-WG6 و خروجی مدل گردش عمومی جو HadGEM2-ES، تحت سناریوهای مختلف RCPs برای سه دوره 2040-2021، 2060-2041 و 2080-2061 نسبت به دوره پایه (2015-1996) بررسی شد. بر اساس نتایج حاصله، متوسط سالانه دمای حداقل در سطح حوضه، بین 2/1 تا 4/3 و دمای حداکثر بین 3/1 تا 7/3 درجه سلسیوس در دوره های آتی نسبت به دوره پایه، افزایش می یابد. مقدار تبخیر و تعرق، در مقیاس های زمانی ماهانه، فصلی و سالانه در اقلیم آتی، در مقایسه با شرایط فعلی افزایش خواهد یافت؛ به طوری که بیشترین مقدار افزایش تبخیر و تعرق سالانه، در دوره آینده دور و تحت سناریو RCP8.5 برابر با 3/12 درصد نسبت به دوره پایه خواهد بود. نمودار جعبه ای بیست ساله در دوره های آتی و تحت سناریوهای مختلف نشان داد که بیشترین عدم قطعیت تبخیر و تعرق در دوره 2080-2061 و به ترتیب تحت سناریوهای انتشار RCP8.5 و RCP4.5 است. بر اساس نتایج حاصل از نقشه های پهنه بندی تغییرات تبخیر و تعرق سطح حوضه، بیشترین میزان تغییرات تبخیر و تعرق، طی دوره 2080-2061 و تحت سناریو RCP8.5 در مناطق غربی حوضه رخ خواهد داد. با توجه به اینکه رودخانه کارون از مناطق کوهستانی شمال حوضه سرچشمه می گیرد؛ لذا، افزایش دما و به تبع آن افزایش تبخیر و تعرق در دوره های زمانی آینده، موجب کاهش سطح پوشش برف در منطقه موردمطالعه شده و اثرات منفی زیادی بر روی جریان رودخانه کارون و در نتیجه کاهش منابع آب حوضه خواهد داشت.

    کلید واژگان: تغییر اقلیم, تبخیر و تعرق, هارگریوز-سامانی, مدل LARS-WG6, حوضه آبریز کارون
    Hossein Behzadi Karimi, Gholamali Mozafari *, Kamal Omidvar, Ahmad Mazidi

    In this study, the perspects of evapotranspiration changes in Karun catchment were investigated using Hargreaves- Samani method, LARS-WG6 downscaling model, and output of HadGEM2-ES model, under scenarios of RCPs for three periods of 2021-2040, 2041-2060 and 2061-2080 as compared to the period 1996-2015. The results show that the minimum average annual temperature in the catchment increases between 1.2 to 3.4 °C and the maximum temperature increases between 1.3 to 3.7 °C in future periods compared to the base period. The amount of evapotranspiration will increase in monthly, seasonal and annual time scales in the future climate, compared to the current conditions, so that the maximum increase in annual evapotranspiration in the distant future period and under the RCP8.5 scenario will be equal to 12.3% compared to the base period. The twenty-year box plot in future periods under different scenarios show that the highest evapotranspiration uncertainty occurs in the period 2061-2080 and under the scenarios RCP8.5 and RCP4.5 respectively. According to zoning maps of evapotranspiration changes in the basin, the highest amount of evapotranspiration changes will occur during the period 2061-2080 and under the RCP8.5 scenario in the western regions of the basin. Considering that Karun River originates from the mountainous areas on the north of the basin, increasing the temperature and in turn, increasing evapotranspiration in future periods will reduce the level of snow coverage in the area and will have significant negative effects on the flow of Karun River and can thus reduce the water resources of the basin.

    Keywords: Climate Change, evapotranspiration, Hargreaves-Samani, LARS-WG6 model, Karun catchment basin
  • علی شمس الدینی*، سارا نحوی

    در بسیاری از کاربردهای سنجش ازدور در علوم زمین، تجزیه و تحلیل با صحت بالا تنها با استفاده از تصاویری با قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا امکانپذیر است. سنجنده ی مادیس برخلاف قدرت تفکیک زمانی بسیار بالا، قدرت تفکیک مکانی بسیار پایینی دارد. هدف ازین مطالعه، استفاده از الگوریتم های ریزمقیاس نمایی به منظور ریزمقیاس کردن تصاویر مادیس به تصاویر لندست 8 است. سپس تصاویر ریزمقیاس شده در برآورد تبخیر-تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم سبال در منطقه کشت و صنعت امیرکبیر مورد مقایسه قرار گرفتند. در این مطالعه از الگوریتم هایSTARFM  ، ESTARFM و Regression جهت ریزمقیاس نمایی باندهای بازتابندگی و از الگوریتم های SADFAT ، Regression و Cokriging جهت ریزمقیاس نمایی باندهای حرارتی استفاده شده است. سپس، تصاویر ریزمقیاس شده بازتابندگی و حرارتی به منظور استفاده در مدل سبال، پردازش گردیدند و تبخیر-تعرق واقعی محاسبه گردید. نتایج نشان داد که در میان روش های ریزمقیاس نمایی اعمال شده بر باندهای بازتابندگی، STARFM با مجذور میانگین مربعات خطای0.0180 دارای عملکرد بهتری نسبت به سایر روش ها بود. در میان روش های اعمال شده بر باندهای حرارتی، الگوریتم SADFAT با مجذور میانگین مربعات خطای 0.0224 عملکرد بهتری را نسبت به سایر روش ها از خود نشان داد. همچنین تبخیر-تعرق واقعی لحظه ای برآورد شده از خروجی روش های ریزمقیاس نمایی به ترتیب ESTARFM /Regression، ESTARFM/ SADFAT، STARFM/Regression و STARFM/ SADFAT با اختلاف کم و مجذور میانگین مربعات خطای 0.218 میلیمتر در ساعت بهترین عملکرد و روش Regression/Cokriging با میانگین مربعات خطای 0.388 میلیمتر در ساعت ضعیف ترین عملکرد را داشتند.

    کلید واژگان: ریزمقیاس نمایی, لندست-8, مادیس, تبخیر-تعرق, کوکریجینگ, SADFAT, ESTARFM
    Ali Shamsoddini*, Sara Nahvi
    Introduction

    Due to technical and financial limitations, it is not possible to simultaneously provide high spatial and temporal resolution by a sensor. There is always a trade-off between the spatial and temporal resolution of the sensors. For studies such as estimating evapotranspiration, land surface temperature with high temporal and spatial resolution is required; however, estimating actual evapotranspiration with high temporal and spatial resolution by a single sensor is not possible. Since high spatial and temporal resolution together increase the reliability of analyzing and extracting information from the image, so the best way to overcome this problem is to downscale images to high temporal and spatial resolutions. Downscaling is the process of converting images with low spatial resolution to images with high spatial resolution. So far, several methods have been proposed for downscaling. These methods differ for downscaling of the reflectance and thermal bands. Many studies that have been conducted so far on the actual evapotranspiration estimation, indicate the efficiency of SEBAL algorithm for this purpose. Therefore, in this study, in order to calculate the actual evapotranspiration, the SEBAL model was used and the products of different downscaling methods were given as input to this model. Assessing the accuracy of actual evapotranspiration ​​calculated using remote sensing data indicates the efficiency of products obtained from different methods. According to the studies conducted in this field, so far no study has been done on the combination of downscaled bands obtained from different downscaling methods applied on thermal data and non-thermal data in order to calculate the actual evapotranspiration. In this study, STARFM, ESTARFM and Regression algorithms were used to downscale the reflectance bands and SADFAT, Regression and Cokriging algorithms were used to downscale the thermal bands. Then the accuracy of the results was evaluated.

    Methodology

    The study area is Amirkabir agro-industry located in the south of Khuzestan province, one of the seven companies for the development of sugarcane cultivation and ancillary industries (longitude 48.287100, and latitude 31.029696 degrees). The gross land area of this agro-industry is 15000 hectares and its net area is 12000 hectares which is divided into several 25-hectare plots. In this research, the images of MODIS located on Terra satellite and the images of OLI and TIRS sensors of Landsat 8 satellite were used. It is worth noting that the Landsat image for time 2 was used to evaluate the simulation results. The downscaling algorithms used in this research included STARFM, ESTARFM, and REGRESSION algorithms were applied on reflectance bands and SADFAT, Regression and Cokriging algorithms were used for thermal band downscaling. In order to conduct this research, first, various downscaling methods were applied on MODIS images to be downscaled to the images with Landsat spatial resolution. Then, using MODIS downscaled images, evapotranspiration values were calculated for different combinations of downscaled data using SEBAL method and the results were compared and evaluated with evapotranspiration obtained from Landsat images acquired at the same date as MODIS data.

    Results and discussion

    In order to evaluate the results, the downscaled bands were visually and quantitatively compared with the corresponding bands of the Landsat image acquired on the same date. In order to compare these data quantitatively, the root mean square error (RMSE) and the coefficient of determination (R2) were used. According to the RMSEs, it can be concluded that the STARFM, ESTARFM, Regression, SADFAT and Cokriging downscaling algorithms all perform well. Among the methods applied to the reflectance bands, STARFM with the RMSE of 0.0180 had the best performance, followed by ESTARFM with the RMSE of 0.0186 and Regression with the RMSE of 0.0479. Among the methods applied to thermal bands, the SADFAT algorithm with the RMSE of 0.0224 had the best performance, followed by Cokriging with the RMSE of 0.0234 and Regression with the RMSE of 0.0464. It should be noted that the difference in outputs is very small, and given that the study area of ​​this study is a homogeneous area of ​​agricultural land cover including a single sugarcane crop. This issue can be the main reason for the close performance of downscaling methods and the high accuracy of their outputs. Moreover, according to the results obtained for evapotranspiration, ESTARFM / Regression, ESTARFM / SADFAT, STARFM / Regression and STARFM / SADFAT had the best performance with the lowest difference and the Regression / Cokriging method had the weakest performance, respectively.

    Conclusion

    This study can be concluded as follows:All downscaling algorithms used in this research had an acceptable performance in simulating Landsat bands.Among the reflectance band-related downscaling methods, STARFM had the best performance, followed by ESTARFM and Regression, respectively.Among the thermal band-related downscaling methods, the SADFAT algorithm performed best, followed by Cokriging and Regression.The use of STARFM algorithm for reflectance bands and SADFAT algorithm for thermal bands in homogeneous areas is recommended.The difference between the different combinations of methods for estimating actual evapotranspiration is small.

    Keywords: Downscaling, Landsat-8, MODIS, Evapotranspiration, Cokriging, SADFAT, ESTARFM
  • محمد انصاری قوجقار، احسان پارسی، عبدالمجید لیاقت*، علی سلاجقه

    با رشد جمعیت شهری، به علت افزایش آلودگی هوا و همچنین رسیدن به سرانه مطلوب فضای سبز، لزوم توسعه فضای سبز شهری بیش از گذشته روشن می گردد. با این حال کمبود منابع آبی قابل استحصال نگرانی ها را در این بخش افزایش می دهد. مدیریت مصرف منابع آبی، تنها راه کار مناسب و اصولی جهت جبران بخش زیادی از کمبود آب مورد نیاز فضای سبز می باشد. محاسبه و برآورد نیاز آبی فضای سبز شهری می تواند کمک شایانی به برنامه ریزی در جهت مصرف بهینه منابع آبی کند. در این تحقیق تبخیر و تعرق گیاهان فضای سبز شهری محدوده منطقه یک شهرداری تهران به مساحت خالص 4/1535 هکتار با استفاده از سه روش WUCOLS، IPOS و PF برآورد گردید. محدوده مطالعاتی شامل 52 گونه مختلف گیاهی می باشد. جهت محاسبه تبخیر و تعرق مرجع و مقدار بارندگی موثر، از داده های اقلیمی ایستگاه هواشناسی شمال تهران در بازه 30 ساله (1395-1365) استفاده شد. نتایج نشان داد که بیشترین مقدار نیاز آبی محاسبه شده مربوط به روش PF به میزان 72/786 میلیمتر در سال و کمترین آن مربوط یه روش IPOS به میزان 08/378 میلیمتر در سال می باشد. همچنین نتایج این پژوهش حاکی از آن است که روش WUCOLS با مجموع مقدار نیاز آبی محاسبه شده 33/771 میلیمتر در سال، به علت داشتن پارامترهای بیشتر و کامل تر و ارتباط مناسب تر با تمامی اهداف مد نظر در فضای سبز شهری، روشی مناسب تر برای برآورد نیاز آبی فضای سبز شهری می باشد.

    کلید واژگان: Wucols, IPOS, PF, تبخیر و تعرق, فضای سبز
    Mohammad Ansari Ghojghar, Ehsan Parsi, Abdolmajid Liaghat *, Ali Salajeghe

    With the growth of urban population, due to the increase in air pollution and also reaching the desired per capita green space, the need for urban green space development becomes clearer than before. However, the scarcity of extractable water resources raises concerns in this area. Water resources management is the only appropriate and principled solution to compensate for a large part of the water shortage required by green space. Calculating and estimating the water demand of urban green space can be a great help in planning for the optimal use of water resources. In this study, the evapotranspiration of urban green space plants in area one of Tehran Municipality with a net area of ​​1535.4 hectares was estimated using three methods WUCOLS, IPOS and PF. The study area includes 52 different plant species. To calculate the reference evapotranspiration and the amount of effective rainfall, climatic data of the North Tehran Meteorological Station for a period of 30 years (1365-1396) were used. The results showed that the highest amount of calculated water requirement is related to the PF method at the rate of 786.72 mm per year and the lowest is related to the IPOS method at the rate of 378.08 mm per year. Also, the results of this study indicate that the WUCOLS method with a total amount of calculated water requirement of 771.33 mm per year, due to having more and more complete parameters and more appropriate relationship with all objectives in urban green space, a method It is more suitable for estimating the water demand of urban green space.With the growth of urban population, due to the increase in air pollution and also reaching the desired per capita green space, the need for urban green space development becomes clearer than before. However, the scarcity of extractable water resources raises concerns in this area. Water resources management is the only appropriate and principled solution to compensate for a large part of the water shortage required by green space. Calculating and estimating the water demand of urban green space can be a great help in planning for the optimal use of water resources. In this study, the evapotranspiration of urban green space plants in area one of Tehran Municipality with a net area of ​​1535.4 hectares was estimated using three methods WUCOLS, IPOS and PF. The study area includes 52 different plant species. To calculate the reference evapotranspiration and the amount of effective rainfall, climatic data of the North Tehran Meteorological Station for a period of 30 years (1365-1396) were used. The results showed that the highest amount of calculated water requirement is related to the PF method at the rate of 786.72 mm per year and the lowest is related to the IPOS method at the rate of 378.08 mm per year. Also, the results of this study indicate that the WUCOLS method with a total amount of calculated water requirement of 771.33 mm per year, due to having more and more complete parameters and more appropriate relationship with all objectives in urban green space, a method It is more suitable for estimating the water demand of urban green space.With the growth of urban population, due to the increase in air pollution and also reaching the desired per capita green space, the need for urban green space development becomes clearer than before. However, the scarcity of extractable water resources raises concerns in this area. Water resources management is the only appropriate and principled solution to compensate for a large part of the water shortage required by green space. Calculating and estimating the water demand of urban green space can be a great help in planning for the optimal use of water resources. In this study, the evapotranspiration of urban green space plants in area one of Tehran Municipality with a net area of ​​1535.4 hectares was estimated using three methods WUCOLS, IPOS and PF. The study area includes 52 different plant species. To calculate the reference evapotranspiration and the amount of effective rainfall, climatic data of the North Tehran Meteorological Station for a period of 30 years (1365-1396) were used. The results showed that the highest amount of calculated water requirement is related to the PF method at the rate of 786.72 mm per year and the lowest is related to the IPOS method at the rate of 378.08 mm per year. Also, the results of this study indicate that the WUCOLS method with a total amount of calculated water requirement of 771.33 mm per year, due to having more and more complete parameters and more appropriate relationship with all objectives in urban green space, a method It is more suitable for estimating the water demand of urban green space.

    Keywords: Wucols, IPOS, PF, evapotranspiration, green space
  • زینب جوانشیر، خلیل ولیزاده کامران*، علی اکبر رسولی، هاشم رستم زاده

    تبخیر و تعرق بعد از بارندگی اصلی ترین جزء چرخه هیدرولوژیکی است، که تعیین کننده نیاز آبی گیاه می باشد. چندین پارامتر اقلیمی نظیر دما، باد، بارش و ساعات آفتابی از جمله عوامل اصلی موثر بر نیاز آبی گیاهان یا تبخیر و تعرق می باشند. بدیهی است هر گونه تغییر در این پارامترها ، بر تبخیر و تعرق گیاه نیز تاثیرگذار خواهد بود. از آن جایی که مدل های رگرسیون سنتی بدون درنظر گرفتن ویژگی های فضایی نمی توانند با دقت مناسب توزیع فضایی عوامل اقلیمی را شبیه سازی کنند، مدل های مختلفی با درنظرگرفتن ابعاد فضایی این پدیده ابداع شده اند. یکی از مدل هایی که از طریق آن می توان به ارزیابی دقیق توزیع عوامل اقلیمی پرداخت ، مدل رگرسیون وزنی جغرافیایی است. در این تحقیق، از رگرسیون وزنی جغرافیایی جهت تحلیل فضایی توزیع عوامل اقلیمی استفاده شده است.ارتباط بین عوامل اقلیمی و تبخیروتعرق ازطریق محاسبه آماره های آن باروش های کلاسیک آماری امکان پذیر است. که دراین مقاله به آن پرداخته شده است.اماتنوع اقلیمی درسطح منطقه حالتهای متفاوتی را در توزیع جغرافیایی این تاثیر نشان خواهد داد. براساس محاسبه همبستگی بین عوامل اثرگذار برتبخیروتعرق ، عامل شاخص گیاهی بیشترین تاثیر را درتبخیروتعرق در منطقه موردمطالعه دارد.(53 درصد با مساحتی بالغ بر 471782864 مترمربع) اما همانگونه که از نتایج مشخص است، این عدد یک عدد کلی بوده ودربرگیرنده وضعیت کلی منطقه است.وبه ویژگیهای مکانی منطقه اشاره ای نمی کند. در نتایج حاصل از رگرسیون وزن دار می توان تاثیر عناصر را به صورت مکانی مشاهده نمود. در این تحقیق ارتباط تبخیروتعرق با شاخص پوشش گیاهی درسالهای مختلف موردبررسی قرارگرفته است . بالاترین مقدار در طبقه هفتم با رقم 99/13 و در مساحتی بالغ بر266611500 جای دارد که اثرگذاری مثبت بالایی را نشان می دهد.

    کلید واژگان: تبخیروتعرق واقعی, رگرسیون وزنی جغرافیایی, سبال, شرق دریاچه ارومیه
    Zeynab Jawanshir, Khalil Valizadeh Kamran *, Aliakbar Rasouly, Hashem Rostamzadeh
    Introduction

    For the first time, Faddingham presented a geographic weight regression model. He tried to study the aspects of space heterogeneity. After that, Bronson examined the relationship between housing prices and areas. Which encountered a number of issues in relation to the model, which included the selection of variables, bandwidth and spatial correlation errors. Using the GWR, Franklin analyzed the spatial characteristics of the rainfall along with the elevation changes. Elvi also used this model to study the spatial factors that affect land prices. The GWR produces spatial information that expresses spatial variations between variables' relationships. Therefore, the maps produced from these analyzes play a key role in the spatial non-static description and interpretation of variables (Mennis 2006) and an equation Generates a separate regression for each observation instead of calibrating an equation, so it allows the parameter values ​​to be continuously changed in the geographic space. Each of the equations is calibrated using a different weight of the observations contained in the total data. And more relative weights are assigned to closer observations and less or zero weights to those who are far away. 

    Data and Method

    The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) calculates the surface heat flux instantaneously as well as 24-hour. The latent heat flux shows the energy required for true evapotranspiration and is calculated as the remainder of the equilibrium energy equation (Mobasheri, 2005). In remote sensing estimates of surface Albedo, surface temperature and surface leakage in the thermal infrared region, reflectance is used to calculate spatial variations in short-wave radiation and long-wave radiation emitted from the surface of the earth. A combination of short-wave and long-wave radiation combines the ability to calculate the pure absorbed surface radiation for each image pixel. Each of the equations is calibrated using a different weight of the observations contained in the total data. And more relative weights are assigned to closer observations and less or zero weights to those who are far away. In other words, the GWR only uses geographically close observations to estimate local coefficients. This method of weighting is based on the idea that the use of geographically close observations is the best way to estimate local coefficients. The GWR method not only does not consider the effects of self-variables on the independent variable, but also the effects of neighboring situations. The values ​​of the geographic weighting model can be used to describe the spatial correlation of the factors used. Therefore, we extend the study area to several sections We divide the values ​​of the geographic weight coefficients in each of the sections in relation to each of the environmental parameters. Unlike regular regression models, they provide an equation for describing general relationships between variables. GWR allows the parameter values ​​to be changed continuously in the geographic space. Each of the equations is obtained using a different weight of the observations contained in the total data.

    Results and Discussion

    The analysis of the relationships between selected indices by geographic weighted regression model and the classification of output values ​​through the normalization of data in seven categories. The values ​​obtained vary between 1 and 1, and the smaller the index, the spatial disjunction is variable, and the larger it shows the presence of spatial clusters. It was found that all three indexes of evapotranspiration, surface temperature and vegetation index have cluster spatial pattern. Therefore, the null hypothesis is based on the spatial correlation itself, and as a result, three of the above indicators can be used for spatial analysis of the actual evaporation. Based on the correlation between the factors affecting the macroeconomic factors, the factor of vegetation index has the most effect on the magnitude of the spatial distribution in the studied area (53% with an area of ​​471782864 square meters). However, as the results are clear, this number is an overall number and covers the overall situation in the area. And does not refer to spatial features of the area. In the results of weighted regression, the effect of elements can be observed spatially. Accordingly, according to the geographic weighted regression method, the relationship between evapotranspiration and surface temperature was negatively affected and negatively affected. The relationship between dehiscence and vegetation index was studied in different years. The highest digit on the seventh floor is 13/99 and in the area of ​​266611500, which shows a high positive effect. The relationship between evapotranspiration and the Albedo shows the highest value in the first and second classes. The values ​​of 18 and 10 in the area of ​​490428000 and 1170753300 m 2, respectively, show a very negative impact and a significant negative effect.

    Conclusion

    Geographic weighted regression method is a statistical method that is adapted to study local patterns. This method is, in fact, a technical technique that analyzes the relationship between spatial variables in a hypothetical unpopular space. In this research, we tried to express the effect of several indicators on actual evaporation. These indicators are not all indicators that have had an impact on actual evapotranspiration Because actual evapotranspiration is closely related to other climatic factors. Because of the unique ability of spatial weighted regression to identify and analyze the relationships between variables, it is recommended to use it in quantitative analyzes. The Z classes resulting from the GWR analysis of the actual evapotranspiration in different years have different states that indicate the spatial effect of the surface temperature in different conditions.

    Keywords: evapotranspiration, geographic weight regression, East of Lake Urmia County, SEBAL
  • مژده محمد رضایی، نوذر قهرمان*

    تحقیق حاضر، با هدف بررسی اثرات تغییر اقلیم بر آب مجازی گیاهان گندم، جو، ذرت، سیب زمینی و گوجه فرنگی در سه شهرستان کرمان، بم و جیرفت در جنوب ایران تحت دو سناریوی واداشت تابشی اجرا شد. میزان آب مجازی به دست آمده برای همه گیاهان مورد مطالعه روند افزایشی دارد اما این افزایش برای جو و گندم به طور متوسط در دوره آینده 2100-2018 تحت هر دو سناریو افزایش بیشتری از خود نشان می دهد. همچنین به طور متوسط کمترین میزان آب مجازی مربوط به گوجه فرنگی می باشد.  در منطقه بم بیشترین میزان آب مجازی تحت سناریو RCP4.5 و RCP8.5 برای دوره 2069-2040 مربوط به گیاه جو به میزان 08/4853 و 15/5153 مترمکعب بر تن، در جیرفت بیشترین آب میزان مجازی تحت سناریو RCP4.5 مربوط به گندم برای دوره 2069-2040 برابر با 4984مترمکعب بر تن و تحت سناریو RCP8.5 بیشترین مقدار مربوط به جو در دوره 2069-2040 می باشد. در کرمان بیشترین آب مجازی تحت سناریو RCP4.5 مربوط به گندم در دوره 2069-2040 برابر با 4637 و تحت سناریو RCP4.5 بیشترین میزان پیش نگری شده متعلق به گیاه جو برابر با 1/4256 مترمکعب بر تن در دوره 2069-2040تعیین شد. تدقیق برآوردهای نیاز آبی و مطالعه آب مجازی گیاهان راهبردی در سایر مناطق کشور تحت سناریوهای جدید تغییر اقلیم برای  ارایه الگوی کشت مناسب و افزایش بهره وری آب توصیه می شود

    کلید واژگان: ایران, آب مجازی, تبخیر تعرق, تغییر اقلیم, عملکرد
    Mojdeh Mohammadrezaei, NOZAR GHAHREMAN *

    The study of climate change effects on crop growth and irrigation water requirement is crucial in maintaining food security. As a direct consequence of warmer temperatures, the hydrologic cycle will undergo significant impact with accompanying changes in the rates of precipitation and evaporation. Water scarcity and climate change pose a big threat for Iran’s food security. Climate change is projected to increase temperatures, spatio-temporal variability in rainfall pattern, and water stresses to crops. Due to the significant role of water in crop yield, inadequate soil water in crop producing regions can result in substantial yield drops. Agriculture, which accounts for 80 percent of freshwater consumption worldwide and the researchers, examined trade through the lens of what they call “virtual water” — a measure of how much water goes into the production of a bushel or a kilogram of a given crop. Upon release of new scenarios based on Radiative Forcing which are known as Representative Concentration Pathway scenarios (RCP scenarios), by Intergovernmental panel on climate change (IPCC) in fifth assessment report (AR5), a new set of 42 global climate models (GCMs) have been proposed for future climate projectionsThe current study was aimed to investigate the possible impacts of climate change effects on evapotranspiration and virtual water of several major crops of Wheat, barley, potato and tomato in there region in Kerman province, south of Iran.

    Material and Methods

    Study consists two sections. In part one for climate change detection, trend analysis of temperature, rainfall and evapotranspiration variables were performed using Mann-Kendall and Sen’s slope estimator test in three study stations namely Bam, Jiroft, Kerman during three future periods (i.e. 2018-2039,2040- 2069, 2070-2100). In second part, for projection of virtual water of selected crops under RCP4.5 and RCP8.5 climate change scenarios (IPCC Fifth Assessment Report) during period of 2018-2100 in three study stations, crop evapotranspiration were worked out using downscaled outputs of CNRM-C5 climate model.The first step in impact assessment studies is selecting suitable climate models from those recommended by IPCC for obtaining required climatic data under certain scenarios. The results of uncertainty analysis performed in previous studies by authors were used choosing different models of CMIP5 project which are approved in fifth assessment report (AR5) . Also crops yield were simulated using Aqua Crop model. By choosing new date of sowing, temperature, rainfall and evapotranspiration during projected growing season were determined. Based on the maximum simulated yield for the study crops, the optimum date of sowing for future periods were chosen. Finally the crops virtual water (evapotranspiration divided by yield) was calculated.

    Results and Discussion

    The results of study showed that the air temperature, in all month in study stations, would increase comparing to baseline period 1990-2017, such that in three study stations under RCP 8.5 scenario the air temperature will increase 0.66,0.77,0.68 ◦C, respectively. Similarly under RCP 4.5 scenario, the corresponding values are 0.42, 027, 0.45 ◦C. The Maize crop yield would decrease in all three stations (with highest decrease in Jiroft station with 52 and 56 percents under RCP 4.5 and RCP 8.5  in 2018-2039 period comparing to baseline period, respectively.) The virtual water of all selected crops is projected to increase, but this increase would be higher for wheat and barley crops. The lowest increase in virtual water was observed in tomato crop during the future period of 2018-2100.In Bam station, the highest amount of virtual water belongs to barley crop during the period of 2040-2069, i.e. 4853 and 5153 cubic meter per ton under two RCP scenarios, respectively. In Jiroft wheat crop has the highest virtual water during the period 2040-2069 projected to be 4984 m3/ton. In case of Kerman station, largest amount of virtual amount under RCP4.5 belongs to wheat during the period 2040-2069 and under RCP 8.5 corresponds to barley with amount of 4256 m3/ton.

    Conclusion

    The virtual water of all selected crops is projected to increase; this increase would be more for Barley and Wheat. According to results it is recommended to estimate the virtual water of currently cultivated crops in the region for coming years. Continuous cropping of wheat and barley is not advisable Alternative low-water-use crops may be an option for producers. Further studies on major crops’ virtual water in the agricultural regions of the country are recom

    Keywords: climate change, evapotranspiration, Yield, virtual water, Iran
  • حمیدرضا غفاریان مالمیری*، هادی زارع خورمیزی، مراد مرتاض

    تبخیر و تعرق که شامل تبخیر آب از سطح خاک و تعرق از پوشش گیاهی می باشد، یک پارامتر فیزیکی اساسی برای مدیریت منابع آب و نیاز آبی در بخش کشاورزی می باشد. هدف از پژوهش حاضر، تعیین تبخیر و تعرق واقعی از سطح باغات پسته حاشیه کویر ابرکوه استان یزد به منظور استفاده بهینه از منابع آبی این منطقه می باشد. بدین منظور از سری زمانی تصاویر ماهواره ای لندست 8 با 16 تصویر در طول دوره رشد پسته در سال 1394 استفاده شد و سپس با استفاده از الگوریتم سبال نقشه های تبخیر و تعرق باغات پسته در دوره های 15 روزه مربوط به 4 مرحله اصلی فنولوژی گیاه پسته بدست آورده شد. مقایسه تبخیر روزانه بدست آمده از طریق الگوریتم سبال با تبخیر و تعرق بدست آمده از طریق روش فایو56 نشان داد نتایج دو مدل مطابقت خوبی با هم دارند؛ به طوری که، میانگین میزان همبستگی در شش نقطه در طول فصل رشد بین دو روش سبال و فایو، 56، 77/0 و خطای RMSE بین این دو روش، 24/1 میلی متر در روز بدست آمد. بر اساس نتایج، میانگین میزان تبخیر و تعرق پسته در سطح منطقه مطالعاتی در سال 1394، 1015 میلی متر و در 83 درصد سطح باغات میزان تبخیر و تعرق واقعی در یک فصل رشد یک ساله، 700 تا 1300 میلی متر می باشد. در ماه های خرداد و تیر حداکثر میزان تبخیر و تعرق مشاهده شد. به طوری که، در ماه های نا مبرده، میزان تبخیر و تعرق در دوره های 15 روزه بین 80 تا 100 میلی متر متغیر است. همچنین، بر اساس نتایج، 50 درصد میزان تبخیر و تعرق در بازه زمانی 1 خرداد تا 31 مرداد صورت می گیرد.

    کلید واژگان: سبال, مدیریت آبیاری, پسته, تبخیر و تعرق, ابرکوه
    Hamid Reza Ghafarian Malamiri *, Hadi Zare Khormizi, Morad Mortaz
    Introduction

    Iran, along with the Mediterranean countries, is known as one of the main habitats of pistachio (Pistacia vera L.) in the world. This plant plays an important role in the economies of arid and semi-arid countries such as Iran, Turkey and Syria. Although pistachio crop can produce a medium-quality yield with low water consumption, proper irrigation management can help to increase yield with higher quality. Evapotranspiration, which involves the evaporation of water from the soil surface and transpiration from vegetation, represents the fundamental process of a hydrological cycle. Monitoring the spatial and temporal changes of evapotranspiration is very important for irrigation and water management, especially in arid areas. Evapotranspiration on a homogeneous surface can be measured using conventional techniques such as Bowen ratio, Eddie covariance, water balance, and on field surfaces using a lysimeter system. These methods are usually costly and time-consuming and also do not have the ability to be generalized at a large heterogeneous level. As a result, it is more desirable to use remote sensing methods that take these heterogeneities and changes into account. Several algorithms have been developed to determine evapotranspiration using satellite imagery. In this regard, the SEBAL algorithm is one of the most widely used methods to determine the actual evapotranspiration by remote sensing. The aim of the present study was to determine the actual evapotranspiration using the SEBAL algorithm during different phenological periods and the growing season in pistachio orchards on the edge of Abarkooh desert in Yazd Province. The results of this study can be used to effectively manage the water consumption and prevention of drought stress in pistachio gardens.

    Methodology

    The study area is located in Yazd Province, 20 km south of Dehshir district. The total study area is 13971 hectares, of which approximately 3160 hectares are covered with pistachio gardens. In the present study, 16 images of Landsat 8 with 16-day periods from 03/16/2015 to 11/11/2015 were used after the atmospheric, geometric and radiometric errors were corrected. The reason for choosing the mentioned time period is that this it is the active growing season of pistachios. In the next step, the input parameters of the SEBAL algorithm were prepared, and the actual daily evapotranspiration rates at the transit dates of the Landsat 8 were calculated. Then, the rates of evapotranspiration were obtained in 15-day phenological periods, including the four main stages of phenology and the entire one-year growth period of pistachios. Also, in order to evaluate the results, the daily evapotranspiration of pistachio trees in the passing days of the satellite was calculated according to FAO 56 guidelines and at six different points on pistachio lands. In the next step, the correlation coefficient and the RMSE of daily evapotranspiration were obtained by the SEBAL algorithm and the FAO 56 instructions.

    Results and Discussion

    A comparison of the daily rates of evapotranspiration obtained by SEBAL algorithm and the FAO 56 showed that the two models are well matched; the average correlation and RMSE at six points were 0.77 and 1.24 mm / day respectively. Based on the results, the average and maximum evapotranspiration of pistachios in a one-year growth period in 2015 in the study area were 1015 and 1650 mm respectively. Also, in 83% of the study area, the actual evapotranspiration rate in a one-year growing season was 700 to 1300 mm. The maximum rate of evapotranspiration was observed in June and July with a rate change between 80 to 100 mm during 15-day phenological stages. According to the results, 50% of evapotranspiration occurs in the period from June 1st to August 31st. The rates of pistachio evapotranspiration are different according to the climatic conditions, the water management system and the area. In some studies done outside Iran, the yearly rate of pistachio evapotranspiration have been found to be 800, 600 and 1018 mm. In two different studies in Ardakan region of Yazd, the actual evapotranspiration of pistachio trees was estimated 1133 and 1275 mm using the SEBAL algorithm. Another study in Yazd Province showed that more than 60% of Marvast pistachio gardens have a seasonal water consumption of 410 to 680 mm, while the cumulative evapotranspiration of the reference plant and the standard evapotranspiration and transpiration of pistachios in the same period were 1558 and 920 mm respectively. In other words, the pistachio trees in this area are under drought stress, which will reduce the crop yield.

    Conclusion

    Although valid terrestrial evapotranspiration data such as lysimetric data were not available in the study area to compare with the results of the Sebal algorithm, comparing these results with those of other studies in this field shows that the findings of the present study are accurate and dependable. Also, the comparison of the rates of daily evaporation obtained through the SEBAL algorithm and the FAO 56 method showed that the results of the two models were well matched. In general, the results of the present study suggest the capability of remote sensing techniques to calculate evapotranspiration and their usefulness in crop irrigation management.

    Keywords: SEBAL, Irrigation management, Pistachio, Evapotranspiration, Abarkuh
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال