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

linear regression

در نشریات گروه آبخیزداری، بیابان، محیط زیست، مرتع
تکرار جستجوی کلیدواژه linear regression در نشریات گروه کشاورزی
  • سعید برخوری*، مجتبی دولت کردستانی، کیمیا جواهری

    با توجه به اهمیت پدیده بیابان زایی و گسترش آن در سطح جهان، در پژوهش حاضر با استفاده از فناوری سنجش ازدور به ارزیابی روند تغییرات بیابان زایی استان کرمان پرداخته شد. بدین منظور ابتدا بر اساس میانگین بلندمدت NDVI ماه های مارس (اسفند-فروردین)، آوریل (فروردین-اردیبهشت)، می (اردیبهشت-خرداد) و ژوئن (خرداد-تیر) انتخاب شدند. با بهره گیری از داده های سنجنده مودیس، تصاویر NDVI و سپیدایی در طول سال های 2022-2001 (1401-1380) تهیه و شاخص شدت بیابان زایی (DDI) برای 22 سال محاسبه شد. سپس با آزمون من کندال، روند تغییرات شاخص مذکور بررسی شد. همچنین با استفاده از تحلیل رگرسیون خطی، شدت تغییرات بیابان زایی در قالب ماه های زمانی مورد نظر در طول 22 سال با استفاده از شاخص DDI برآورد شد. نتایج پژوهش حاضر نشان داد که طبقه بدون روند تغییرات در تمام ماه های مورد بررسی بیشترین مساحت را به خود اختصاص داده است که برای ماه های مارس، آوریل، می و ژوئن به ترتیب 45/82، 83/59، 96/49 و 79/51% می شود. بیشترین درصد مساحت شدت بیابان زایی ماه مارس با مقدار 93/23% به سال 2012 اختصاص داشت. همچنین بیشترین شدت بیابان زایی ماه آوریل، می و ژوئن به ترتیب با مقدار 23/22، 14/20 و 42/22% به سال های 2012، 2001 و 2001 مربوط بود. نتایج شدت تغییرات بیابان زایی در واحد زمان نیز نشان داد که طبقه زیاد شدت تغییرات بیابان زایی در ماه مارس 81/14%، در ماه آوریل 83/17%، در ماه می 48/17% و در ماه ژوئن 75/17% مساحت استان را شامل می شود.

    کلید واژگان: آزمون من کندال، سپیدایی، روند، رگرسیون خطی، شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی
    Saeid Barkhori *, Mojtaba Dolatkordestani, Kimia Javaheri
    Introduction

    Desertification is land degradation that occurs in arid, semi-arid, and dry sub-humid areas, where water is the most important limiting factor for land use in the ecosystem (19). Desertification (31) is a term used to describe the decrease in biological productivity in ecosystems of arid, semi-arid, and dry sub-humid regions caused by climate change and human activities. To provide management solutions and prevent desertification spread globally, it is necessary to evaluate the phenomenon and its changes over time. At the global level, numerous studies have been conducted to evaluate and monitor desertification using various methods and evaluate its changes over time. In recent years, there has been a lot of attention given to remote sensing in this regard. Lamchin et al. (2016) examined land cover changes and desertification in Mongolia using remote sensing indices such as NDVI, albedo, and TGSI. It was discovered that the study area has experienced an increase in desertification each year (16). Ontel et al. (2023) investigated the trend of land degradation and desertification in Romania using remote sensing indices. The research findings revealed that 60% of the limited study area (22) had been improved and restored. In Iran, the majority of the land is located in arid, semi-arid, and hyper-arid climates (4), and the duration of the warm season is increasing in 80 percent of the regions (10). These conditions will lead to the continued growth and expansion of desertification in Iran. Therefore, finding methods to assess this phenomenon, its causes, and predict its trends will become increasingly important. The management of vegetation cover and natural resources requires an assessment of the desertification process due to the semi-arid and desert climate of Kerman province. This study aims to examine the trend of desertification over time using remote sensing due to the issue's importance and the climatic conditions of Kerman province.

    Material and Methods

    Kerman province, with an area of 183,000 square kilometers, accounts for approximately 11% of the total area of the country. Satellite images were used to calculate the intensity of desertification to achieve the set objectives. To calculate the intensity of desertification, the DDI index introduced by Pan and Li (2013) was utilized in this study. To evaluate desertification in Kerman province, the first step was to establish the target months by utilizing the monthly NDVI average. Estimates of NDVI were made on the Google Earth Engine platform from 2001 to 2022 using the MOD09A1 product layers of the MODIS sensor, and the monthly average for the study period was then determined. An average Albedo coefficient map was calculated for the period 2001 to 2022 after determining the target months and obtaining the average NDVI map from 2001 to 2022 in these months. The intensity of desertification for the target months was calculated by performing a linear regression between NDVI and Albedo coefficient in the next step. The highest intensity of desertification for every target month was determined by determining the year with the lowest DDI value at pixel level. After calculating the DDI index for the 22-year study period, to examine the trend of desertification changes, the trend of DDI index changes for the target months was calculated from 2001 to 2022 using the non-parametric Kendall test in the TerrSet software. The slope of changes in the DDI index for the target months in time units was calculated using TerrSet software for 22 years. To simulate the trend of changes, linear regression analysis can be utilized.

    Results and Discussion

    The highest NDVI values over the 22 years are in March, April, May, and June, which indicate the highest growth and greenness of vegetation during these months, as per the results obtained. The four months with the highest NDVI values were chosen to investigate the trend of desertification changes based on the results of this section. The most severe desertification in March was 23.93% in 2012, while the lowest was 23.0% in 2016. The highest and lowest severity of desertification in April were 22.23% and 35.0% in 2012 and 2006, respectively. The most severe desertification was recorded at 20.14% and 22.42% during May and June in 2001, while the least was 32.0% and 11.0% in 2017, respectively. The results indicate that the trendless class has allotted the largest area throughout the 22-year period, with values of 82.45%, 59.83%, 49.96%, and 51.79% in March, April, May, and June, respectively. The results indicate that desertification changes with high and very high intensity mostly occur in the southwest, south, and southeast regions of Kerman province. The northwest and northeast regions of the province are also a part of this class. The vegetation cover values in March, April, May, and June were the highest in the year, as shown by the average monthly NDVI results. Behrangmanesh et al. (2019) and Alamdarloo et al. (2018) reported that the vegetation cover in most regions of Iran is at its peak during these months. The results indicated that the intensity of desertification is increasing considerably in Kerman province in all four selected months, particularly in the southern regions. The assessment of desertification changes showed that the southern regions of Kerman province are classified as high and very high in all four selected months. The effectiveness of the desertification intensity assessment method proposed by Pan and Li (2013) can be demonstrated by analyzing the results of this study in Kerman province and comparing it to previous research in this area.

    Keywords: Albedo, Desert, Linear Regression, Mann-Kendall Test, NDVI
  • عبدالمجید امیرزاده، سعیده کلانتری، مهدی تازه*، علی بمان میرجلیلی

    پوشش گیاهی با حفاظت از سطح خاک بر حمل رسوبات بادی، موجب تشکیل ناهمواری نبکا در مناطق بیابانی می شود؛ نوع پوشش گیاهی نقش زیادی در تعیین دینامیک و مورفولوژی نبکاها در محیط های بیابانی دارد. نبکاها نشان دهنده کاهش موضعی بادبردگی در منطقه حمل می باشد. هدف پژوهش حاضر بررسی ارتباط مورفولوژی گونه های شورگز ( Tamarix hispida C. Linnaeus)، اسکنبیل (Calligonum comosum E. Boissier) و کهور ایرانی (Prosopis cineraria L. Druce) با ویژگی های مورفومتری نبکاهای تشکیل شده در محدوده شهرستان ریگان استان کرمان است. بدین منظور درآغاز به روش ترانسکت تصادفی، شاخص های ارتفاع نبکا، ارتفاع گیاه، قطر تاج پوشش و قاعده نبکا از 44 نبکا حاصل از گیاه شورگز Tamarix hispida، 51 نبکا حاصل از گیاه کهور ایرانیProsopis cineraria  و 38 نبکا حاصل از گیاه اسکنبیل Calligonum comosum آمار برداری شد و با آزمون کولموگروف-اسمیرنوف نرمال بودن داده ها بررسی شد. سپس همبستگی پیرسون و رگرسیون ارتفاع و قطر تاج پوشش گیاه با ارتفاع نبکا و قطر قاعده آن مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد میانگین ارتفاع و قطر قاعده نبکا حاصل از گز Tamarix hispida m3/1 و m 2/3، نبکا حاصل از کهور ایرانی Prosopis cineraria میانگین ارتفاع m9/0 و قطر قاعده m5/4 و نبکاهای حاصل از اسکنبیل Calligonum comosum میانگین ارتفاع m 6/0 و قطر قاعده m 8/1 می باشد؛ بنابراین می توان نتیجه گرفت در نبکاهای حاصل از کهور ایرانی Prosopis cineraria به نسبت ارتفاع، طول قاعده بیشتری نسبت به نبکاهای حاصل از گز و اسکنبیل Calligonum comosum دارد. نتایج همبستگی شاخص های اندازه گیری شده نشان داد که ارتباط مورفولوژی گونه های موردبررسی، با ویژگی های مورفومتری نبکاها معنی دار است. نتایج رگرسیون بین ارتفاع گیاه و ارتفاع نبکا نشان داد که شیب تغییرات ارتفاع نبکا نسبت به تغییرات ارتفاع پوشش گیاهی و قطر قاعده نبکا نسبت به تغییرات ارتفاع گیاه در گیاه شورگز Tamarix hispida بیشتر از دو گیاه دیگر است. همچنین شیب تغییرات ارتفاع نبکا، نسبت به تغییرات قطر تاج پوشش گیاه و شیب تغییرات قطر قاعده نسبت به تغییرات قطر تاج پوشش گیاه، در اسکنبیل Calligonum comosum بیشتر از دو گیاه دیگر می باشد.

    کلید واژگان: دینامیک، رگرسیون خطی، ارتفاع گیاه، ارتفاع نبکا
    Abdolmajid Amirzadeh, Saeideh Kalantari, Mahdi Tazeh *, Alibeman Mirjalili
    Introduction

    Today, erosion is a major factor in land degradation in Iran. Since a large portion of Iran is located in arid and semi-arid climates, wind erosion can be an effective means of destroying and causing damage in these areas. Nabkhas have distinct morphometric components from other erosional forms, but some of these parameters can affect the amount of wind sediment transfer. Identifying and measuring the relationship between these parameters and examining the process of changes in certain physical and chemical characteristics of sediments can have a significant impact on planning operations to reduce wind sand transfer and improve the analysis of sediment characteristics. The phenomenon of sand entering human centers in the southeast of Kerman province and Rigan city is considered a problem. This research aims to investigate the impact of the morphology of the species Tamarix, Calligonum, and Iranian mesquite on the morphometrics of the nabkhas in Rigan city and analyzing the measured parameters of the Nabkhas morphometry and their correlations using statistical methods.

    Material and Methods

    The city of Rigan, which covers 8600 square kilometers, is located south of Kerman. This city is one of the most important centers with the highest priority. Aerial photographs and Google Earth images were used to determine the area of Nabkhas, and a field visit was conducted to assess the development of Nebkas' territory.This area is a major source of wind erosion in Kerman province and even in the country. The severity of erosion is such that date trees with a height of more than 5 meters are buried under sand sediments. The first step was to measure the morphometric characteristics of Nabkhas along 6 one-kilometer transects. The characteristics of the Nabkhas of each of the Calligonum, Iranian mesquite, and Tamarix plants were measured separately. To investigate the characteristics of Nabkhas, the morphological characteristics of Nabkhas including height and diameter of the base were measured. The characteristics of the vegetation that forms Nabkhas were studied by measuring plant morphological factors, such as crown diameter and plant height. Statistics were collected from 44 farms that use Tamarix plants, 51 farms that use Iranian mesquite plants, and 38 farms that use Calligonum plants in total.

    Results

    The regression analysis between plant height and Nabkhas height indicates that the slope of changes in Nabkhas height compared to changes in vegetation height is higher in sedge and mesquite plants than in Calligonum. The height of Nebka is more affected by Tamarix changes than the other two plants. Based on the evaluation of the regression results between the canopy diameter and the canopy height, it can be concluded that the slope of the canopy height changes is greater than the slope of the canopy diameter changes in Calligonum and Iranian mesquite plants, respectively. It can be concluded that the Calligonum plant's crown diameter has a greater effect on Nabkhas' height changes than the other two plants. The regression results between plant height and root diameter indicate that the slope of root diameter changes is greater than that of plant height changes, respectively. It can be concluded that the height changes of the Tamarix plant are more significant in influencing the diameter changes of the Nabkhas base than the other two plants. The slope of diameter changes of the base compared to the changes of diameter of the plant crown, respectively, is higher in calligonum and mesquite plants than in Tamarix. Changes in the diameter of the crown of the Calligonum plant have a greater effect than the changes in the diameter of the other two plants on the changes in the diameter of the base of Nabkhas.

    Results and Discussion

    Nabkhas with Iranian mesquite have a longer base length in proportion to height than Nebkhas with Tamarix and Calligonum. The geomorphological characteristics of four plant species in Lut Plain's western region were examined, and it was found that the nebkhas with Tamarix have an average height of 1.5 meters and an average base of 4.2 meters. The Nabkhas' Iranian mesquite has an average height of 1.5 meters and an average base of 1.6 meters. Thus, their research results are in accord with the results of this research. According to the correlation results, the morphology of Tamarix, Calligonum, and Iranian mesquite species is significant compared to the morphometric characteristics of Nabkhas, which is consistent with the results (2 and 16). According to the regression results, Tamarix plant has a higher slope of changes in height compared to vegetation. The Calligonum plant has a higher slope of changes in height compared to diameter of plant canopy compared to the other two plants. On the other hand, the slope of changes in the diameter of the Nabkhas base compared to the changes in plant height of Tamarix is greater than that of the other two plants. The slope of the changes in the diameter of the base compared to the changes in the diameter of the plant crown is greater than that of the other two plants. The morphological characteristics of the sediments in the studied area indicate that storms are extremely strong throughout the year, causing a significant movement of sand in the area.

    Keywords: Pearson Correlation, Linear Regression, Plant Height, Nabkhas Height
  • محدثه نمازی، مرتضی اکبری*، هادی معماریان، زهرا اسدالهی

    پوشش گیاهی یکی از عوامل اساسی و کلیدی بوم شناختی در مناطق خشک است که به شدت تحت تاثیر فرآیند خشکسالی قرار دارد. به طوری که، در نتیجه این تاثیرات، شدت فرسایش خاک و تخریب سرزمین افزایش خواهند یافت. لذا، پژوهش حاضر با هدف بررسی روند خشکسالی و تاثیر آن بر تغییرات پوشش گیاهی شهرستان سرخس در استان خراسان رضوی انجام شد. در این پژوهش از داده های اقلیمی بارش و دمای ماهانه ایستگاه های سینوپتیک و تبخیر سنجی شهرستان سرخس در بازه زمانی 21 ساله (2000 تا 2021) برای تخمین شاخص استاندارد شده بارش- تبخیر تعرق (SPEI)  استفاده شد. جهت بررسی تغییرات پوشش گیاهی نیز از تصاویر سنجنده ماهواره ETM+ و     OLI  و شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی (NDVI) استفاده شد. شاخص SPEI در محیط نرم افزاری R محاسبه شد. پیش بینی تغییرات پوشش گیاهی برای سال 2030 نیز با استفاده از زنجیره مارکوف و در محیط نرم افزاری IDRISI-TerrSet انجام شد. در نهایت، همبستگی بین دو شاخص خشکسالی و پوشش گیاهی با آزمون رگرسیون خطی مقایسه شد. نتایج این پژوهش نشان داد که بیش ترین میزان خشکسالی در سال های 2000، 2010 و 2020 در شهرستان سرخس و در سطح متوسط و شدید رخ داده است. بررسی تغییرات پوشش گیاهی برای سال 2030 نشان داد که خاک بدون پوشش نسبت به سال 2020 افزایش یافته و سطح اراضی با سایر طبقات از جمله پوشش گیاهی با تراکم متوسط و زیاد و تنک روند کاهشی داشته است. بررسی همبستگی میان دو شاخص پوشش گیاهی و خشکسالی نشان داد بیش ترین میزان همبستگی برابر 59/0 در سطح معناداری 01/0، مشاهده شده و در سال های 2000 و 2020 نیز میزان ضریب همبستگی بیش تری به ترتیب به مقدار  52/0 و 51/0 میان پوشش گیاهی و خشکسالی وجود داشته است. نتایج حاصل از بررسی ارتباط میان شاخص گیاهی NDVI با شاخص اقلیمی SPEI، حکایت از وجود ارتباط مثبت این شاخص ها با یکدیگر داشته است.

    کلید واژگان: تخریب سرزمین، تغییرات کاربری اراضی، مدل زنجیره مارکوف، رگرسیون خطی
    Mohadese Namazi, Morteza Akbari*, Hadi Memarian, Zahra Asadolahi

    Vegetation cover is one of the basic and key ecological factors in arid regions, which will be severely affected by the drought process. As a result of these impacts, there will be increased intensity of soil erosion and soil degradation. Therefore, the present research was conducted to evaluate the process of drought and its impact on changes in vegetation in Sarakhs county in Khorasan Razavi province. In this research, the climate data of precipitation and monthly temperature of synoptic and evapotranspiration stations in a period of 21 years (2000 to 2021) were used to estimate the standardized precipitation-evaporation-transpiration index (SPEI). To investigate the vegetation changes, the images of ETM+ and OLI satellite sensors and the difference vegetation index (NDVI) were used. The index SPEI was calculated in the software environment R. Prediction of future vegetation cover changes is done using the Markov model and in the IDRISI-TerrSet software environment. Finally, the correlation between two indicators of drought and vegetation was compared with a linear regression test. The results of this research showed that the highest level of drought in the years 2000, 2010, and 2020 occurred in Sarkhas city at moderate and severe levels. The investigation of changes in vegetation cover in 2030 showed that the soil without cover increased compared to the year 2020, and the area of land with other classes, including vegetation with medium, high, and thin density, has decreased. Correlation analysis between vegetation cover and drought indicators showed that the highest correlation value of 0.59 at the significance level of 0.01 has been observed, and in the years 2000 and 2020, the correlation coefficient was higher at 0.52 and 0.51, respectively. The results of examining the relationship between the NDVI vegetation cover index and SPEI climatic index indicated the existence of a positive relationship between these indices.

    Keywords: Climate Change, Google Earth Engine System, Land Degradation, Markov Model, Linear Regression
  • مرتضی قیصوری، شهرام خلیقی سیگارودی*، علی سلاجقه، بهرام چوبین
    مقدمه و هدف

    کاربران با بهره گیری از ایستگاه های باران سنجی داده های دقیقی از اندازه ی بارندگی را تهیه می کنند. با این حال، درون یابی داده های بارندگی به دلیل تغییرپذیری زمانی و مکانی دشوار است. ازاین رو ایستگاه های باران سنجی در بسیاری از مناطق پراکندگی مناسبی ندارند و این مشکل نیز در مناطق کوهستانی بیش تر است. در یک آبخیز کوهستانی، درک تعامل میان تفکیک پذیری مدل رقومی ارتفاعی (DEM) و متغیرهای آب و هوایی برای درون یابی دقیق مکانی میانگین بارندگی در بسیاری از مناطق ضروری است و از سوی دیگر نیاز به اطلاعات دقیقی در مدل سازی آب شناختی و بسیاری از بررسی های محیط زیستی و اقلیمی است. بر این اساس یکی از مشکلاتی که در بسیاری از مطالعات آب شناسی وجود دارد و همیشه بدون توجه به آن نقشه های بارشی تهیه می شود، تهیه ی نقشه ی بارش با استفاده از درون یابی و یا استفاده از مدل های رقومی ارتفاعی در دسترس است، که دارای خطای بارش برآوردی است.

    مواد و روش ها

    در این پژوهش به منظور معرفی بهترین مدل رقوم ارتفاعی برای کاربران در تهیه ی نقشه ی شیب بارش از داده های 11 ایستگاه هواشناسی در استان کرمانشاه و چهار مدل رقومی ارتفاعی (DEM) با تفکیک مکانی 30، 90، 1000 و 10000 متر که متداول ترین مدل های رقومی ارتفاعی در پژوهش ها هستند، استفاده شد. با استفاده از مدل وایازی خطی برازش داده شده میان بلندی هر ایستگاه و میانگین بارش 20 ساله، نقشه ی بارش سالانه برای استان کرمانشاه تهیه شد و سپس بر اساس معیارهای ارزیابی خطا بهترین مدل رقومی ارتفاعی در برآورد بارش مشخص شد.

    نتایج

    نتایج این پژوهش نشان داد که در برآرود بارش مدل های رقومی ارتفاعی با اندازه ی سلولی 1000 و 10000 متر (R2 = 0.76, 0.81) در مقایسه با DEMهای با دقت مکانی 30 و 90 متری (R2= 0.75) دقت بیشتری داشتند. در بررسی ضریب نش - ساتکلیف (NS) مشخص شد که DEM با تفکیک مکانی 1000 متر (یک کیلومتر) با ضریب نشساتکلیف 0/76، سطح معنی داری 0/01 و ضریب همبستگی 0/81 در مقایسه با دیگر مدل های رقومی ارتفاعی دقت بیشتری داشت.

    نتیجه گیری و پیشنهادها

    نتایج این پژوهش می تواند در برآرود و تعمیم بارش در مناطق فاقد ایستگاه و هم چنین در تهیه ی نقشه های بارشی در مناطقی که تعداد ایستگاه محدود است، استفاده شود. افزون بر این در روش های درون یابی تک متغیره که دقت مناسبی به دلیل در نظر نگرفتن فاصله های مکانی ندارند، استفاده شود. هم چنین با توجه به پستی بلندی پیچیده ی زمین و نبودن یکنواختی ایستگاه های هواشناسی در سطح کره ی زمین، برای برآورد بارش به کارگیری مدل های رقوی ارتفاعی با قدرت تفکیک مکانی زیادتر نیاز است که با حذف سطوح پستی بلندی های خطاساز دقت برآورد مدل های رقومی در ارزیابی پژوهش های بارش افزایش خواهد یافت.

    کلید واژگان: آبخیز کوهستانی، استان کرمانشاه، برآرود بارش، شیب بارش، وایازی خطی، وضوح DEM
    Morteza Gheysouri, Shahram Khalighi Sigaroodi *, Ali Salajegheh, Bahram Choubin
    Introduction and Goal

    Users prepare accurate data of the amount of rainfall by using rain gauge stations. However, an interpolation of rainfall data is difficult due to temporal and spatial variability. Therefore, rain gauge stations are not well distributed in many areas, especially in mountainous areas. In a mountainous area, understanding the interaction between the resolution of the Digital Elevation Model (DEM) and climate variables is necessary for accurate spatial interpolation of average rainfall in many areas, and on the other hand, the need for accurate information in hydrological modeling and many environmental studies and it is climatic. One of the problems that exists in many hydrological studies is that rainfall maps are always prepared using interpolation or available DEM, regardless of rainfall, which have an estimated rainfall error.

    Materials and Methods

    In this study, four DEMs with spatial resolutions of 30, 90, 1000, and 10000 m, which are the most common DEMs in studies, were used to introduce the best elevation digital model for extracting the rainfall gradient map from the data of 11 meteorological stations in Kermanshah province. A rainfall map for Kermanshah province was prepared using a linear regression model fitted between the height of each station and the 20-year average rainfall. The best DEM for rainfall estimation was then determined on the basis of error evaluation criteria.

    Results

    The results of this research showed that in estimating rainfall, DEMs with cell sizes of 1000 and 10000 m (R2 = 0.76, 0.81) were more accurate than DEMs with spatial accuracy of 30 and 90 m (R2 = 0.75). In the examination of the Nash–Sutcliffe coefficient (NS), compared to other digital height models of accuracy, DEM with a spatial resolution of 1000 m (one km) with a Nash–Sutcliffe coefficient of 0.76, a significance level of 0.01, and a correlation coefficient of 0.81 was found to have greater accuracy.

    Conclusion and Suggestions

    The results of the present study can be used to estimate and generalize rainfall in areas that do not have stations and to prepare rainfall maps in areas where the number of stations is limited. In addition, it should be used in univariate interpolation methods that do not have proper accuracy because spatial distances are not considered. In addition, due to the complex topography of the earth and the non-uniformity of meteorological stations on the earth’s surface, high-resolution models with higher spatial resolution are required for the estimation of rainfall, which increases the accuracy of digital models in the evaluation of rainfall studies by removing topographical levels that cause errors.

    Keywords: DEM resolution, Kermanshah Province, Linear regression, mountainous watershed, rainfall estimation, rainfall gradient
  • سحر نسب پور مولایی، علی سلاجقه*، حسن خسروی، امین نصیری، عباس رنجبر سعادت آبادی

    در سال های اخیر، پدیده گرد و غبار به یکی از مهمترین چالش های زیست محیطی در سراسر جهان تبدیل شده است. کشور ایران با توجه به حاکم بودن اقلیم خشک و نیمه خشک بر آن، همیشه از تولید و گسترش مواد معلق در هوا به ویژه گرد و غبار آسیب دیده است. در پژوهش حاضر به ارزیابی روند و شدت تغییرات گرد و غبار با استفاده از شاخص عمق نوری هواویز یا Aerosol Optical Depth در نیمه شرقی ایران پرداخته شد. بدین منظور ابتدا در سامانه گوگل ارث انجین از داده های AOD باند آبی با طول موج nm470 محصول MCD19A2 سنجنده مودیس در مقیاس زمانی روزانه میانگین گیری شد و داده های ماهانه AOD از ابتدای سال 1380 تا انتهای سال 1401 استخراج شد. در مرحله بعد ماه های دارای بیشترین میانگین AOD انتخاب شد و ارزیابی روند و شدت تغییرات گرد و غبار بر روی داده های این ماه ها انجام. به منظور ارزیابی روند تغییرات AOD از آزمون من کندال و همچنین برای ارزیابی شدت تغییرات آن از رگرسیون خطی استفاده شد. نتایج حاکی از آن است که بیشترین مقدار AOD در محدوده مورد بررسی در چهار ماه آوریل، می، ژوین و جولای معادل با ماه های شمسی فروردین تا مرداد رخ داده است. همچنین نتایج تحلیل روند و شدت تغییرات AOD در ماه آوریل با احتمال بیش از 70% و با شدت زیاد و خیلی زیاد در بیشتر مناطق مورد بررسی در حال افزایش است. این درحالی است که شاخص مورد بررسی در ماه های می، ژوین و جولای به ترتیب در بخش قابل ملاحظه ای از نیمه غربی، نیمه شمالی و نیمه شرقی با شدت های مختلف با احتمال بیش از 70% در حال افزایش است. با توجه به نتایج پژوهش حاضر لازم است با مدیریت مناسب، عوامل موثر بر ایجاد گرد و غبار در مناطقی که گرد و غبار در حال افزایش است، روند تغییرات را کنترل یا کاهش داد.

    کلید واژگان: عمق نوری هواویز، من کندال، شدت تغییرات، رگرسیون خطی
    Sahar Nasabpour Molaei, Ali Salajegheh *, Hassan Khosravi, Amin Nasiri, Abbas Ranjbar Saadat Abadi
    Introduction

    The impact of dust storms on the ecosystem, human health, and economy is significant in the affected areas. In arid and semi-arid regions, dust is a natural occurrence that covers about one third of the earth's surface. This phenomenon is caused by wind erosion and factors such as the size of soil particles and their adhesion force, surface roughness, weather conditions such as long-term droughts cause it to intensify. To understand the impact of the dust phenomenon on humans and the environment, it is essential to evaluate the spatial and temporal distribution of dust and its changes and effects. Numerous studies have been carried out in the field of evaluating dust changes using different methods. For example, using CMIP5 models, synoptic fog systems are predicted to increase during the 21st century in the Middle East. In addition, using AOD obtained from MODIS and MERRA-2 sensors, researchers showed a significant upward trend in dust changes from 2000 to 2010. A significant upward trend was shown in Iran's winter AOD values during the period 2000 to 2010, and a decreasing trend during the period 2010 to 2018. A point can be spotted by examining various studies in the Middle East and Iran that evaluate the spatio-temporal changes of dust. Statistical tests of time series study, such as Mann-Kendall spatially and pixel by pixel, have been used in limited research to evaluate the trend of dust changes. In Iran, there is a research gap in not using spatial and pixel-by-pixel statistical tests to evaluate the trend of dust changes, as stated. This research aimed to provide a solution and address the problem by analyzing the spatial and temporal changes of dust using the AOD index in the eastern half of the country.

    Material and Methods

     In this research, in order to evaluate the temporal-spatial changes of dust, the AOD data of the blue band (470 nm) of the MCD19A2 product of the MODIS sensor was used. AOD parameter is known as one of the most key factors in studying the climatic effects of aerosols and atmospheric pollution. In order to extract AOD data, monthly data from 2001 to 2022 were obtained in the Google Earth Engine system by averaging the daily AOD data. Over a 22-year period, the average of each month was calculated. The months that had the highest average AOD values were chosen and their changes were evaluated. In this research, the Mann-Kendall test was used to evaluate the change process. Menkendall's ZM coefficient was calculated for months in the Earth Trend Modeler (ETM) of the TerrSet software to achieve this. In the next step, the intensity of monthly AOD changes per time unit was calculated for 22 years in selected months. To simulate the process of changes, linear regression analysis can be utilized for this purpose. This method is used to determine the linear relationship between all the data of a dependent variable and the corresponding data of the independent index. If the slope is higher than zero, the dependent variable will change in the same direction as the independent variable. The dependent variable changes in the opposite direction of the independent variable if the slope is smaller than zero. The steeper the slope of changes, the greater the impact of the independent variable on the dependent variable. The Earth Trend Modeler (ETM) of TerrSet software also carried out this step.

    Results and Discussion

    Based on the evaluation of the monthly average AOD changes in the studied area, the trend and intensity of AOD changes from 2001 to 2022 were assessed in April, May, June, and July. In most areas of the studied area, AOD is increasing with a probability of more than 70%, and the intensity of changes is mostly high and very high in April. It can be concluded that AOD is experiencing a strong increase in April. This is despite the fact that in May, June and July, respectively, a considerable part of the western half, northern half and eastern half is increasing with different intensities with a probability of more than 70%. It can be concluded that the trend and intensity of AOD changes in the above-mentioned months follow a different spatial pattern. The dispersion of dust production centers inside and outside Iran, and the local and regional synoptic conditions governing dust production centers is the cause of changes in the spatio-temporal patterns of dust storms. The unprincipled extraction of water resources by humans, land degradation, soil moisture reduction, and the loss of vegetation due to climate change all affect these factors in turn. The results showed that the monitoring of monthly average AOD changes can help to identify new hotspots and evaluate the results of wind and dust erosion control and management activities. Therefore, it can be suggested that a system based on remote sensing must be designed and presented to monitor dust changes, so that the management of the dust phenomenon in Iran becomes more. We need to pay attention to the factors that influence these changes and evaluate their impact on the dust phenomenon.  On the other hand, by modeling the environmental factors affecting on the trend of dust changes in each region by using methods such as dust evaluation, it is possible to determine the role of each factor and the most important factor affecting the trend of dust changes in each region.

    Keywords: Aerosol Optical Depth, Man-kendall, intensity of change, linear regression
  • جواد چزگی*، سید محمد تاجبخش فخرآبادی

    روند تغییرات دبی رودخانه ها در مناطق خشک و نیمه خشک اکثرا کاهشی است و این روند می تواند تحت تاثیر عوامل اقلیمی و افزایش دما در دهه های اخیر در این مناطق باشد. این کاهش دبی می تواند بر ذخیره آب سد نهرین و کشاورزی، صنعت و آب شرب شهر طبس تاثیر بسزایی داشته باشد، که باید مدنظر کارشناسان قرار گیرد. این پژوهش با هدف تعیین روند دبی، بارش و دما در حوضه آبخیز سد نهرین طبس با استفاده از روش من کندال، شیب سن و رگرسیون خطی انجام شد. پس از بررسی و صحت سنجی داده ها دوره آماری 1366 تا 1396 انتخاب شد. نتایج همه روش ها نشان داد که دبی در همه مقیاس ها سالانه، فصلی و ماهانه کاهش یافته است. بارش نیز روند کاهشی داشته و در این دوره 31 سال به طور متوسط سالی 8/0 میلی متر کاهش داشته است. دما روند افزایشی داشته و به طور متوسط در این بازه نزدیک به 5/1 درجه سانتی گراد گرم تر شده است. روند کاهشی دبی رودخانه تحت تاثیر عوامل اقلیمی چون خشکسالی و افزایش دما بوده است، به طوری که منطقه بر اساس شاخص بارش استانداردشده (SPI) در سال های اخیر وارد دوره خشکسالی شدید شده است. برداشت آب برای کشاورزی و صنعت در بالادست ایستگاه هیدرومتری وجود ندارد و کاربری اراضی منطقه تغییر نداشته است، بنابراین روند نزولی دبی رودخانه باعث کاهش کشاورزی و بهره برداری دیگر در پایین دست سد نهرین طبس که از قبل وجود داشته است، خواهد شد.

    کلید واژگان: روند تغییرات دبی، رگرسیون خطی، سد نهرین طبس، من کندال
    Javad Chezgi*, Seyed Mohammad Tajbakhsh Fakhrabadi

    The trend of river discharge changes in arid and semi-arid regions is mostly decreasing and this trend can be influenced by climatic factors and rising temperatures in recent decades in these areas. This reduction in discharge could have a significant impact on the water storage of the Nahrin Dam and agriculture, industry and drinking water in Tabas City, which should be considered by experts. The aim of this study was to determine the trend of discharge, precipitation and temperature in the watershed of Nahrin Tabas Dam using Mann-Kendall method, Sen's slope and linear regression. After data investigation and validation the data, the statistical period of 1987 - 2017 was selected. The results of all methods showed that the discharge decreased in all scales of annually, seasonally, and monthly. Precipitation has also decreased and in this 31-year period, it has annualy decreased by 0.8 mm, in average. The temperature has been increasing and on average, it has warmed up to about 1.5 °C during this period. The declining trend of river discharge has been due to climatic factors such as drought and rising temperatures. So that, according to the standardized precipitation index (SPI), the region suffers from severe drought in the last years. There is no water extraction for agriculture and industry above the hydrometric station, and the land use of the region has not changed. Therefore, declining trend of river discharge reduces  the agriculture and other exploitations at the downstream of the Nahrin Tabas Dam, which already exists.

    Keywords: Discharge changes Trend, Linear regression, Nahrin Tabas dam, Mann-Kendall
  • H. Shirani *, M.R. Mosaddeghi, N. Rafienejad, S. Sadr, H. Naghavi, H. Dashti

    Soil compactibility can be quantified using different indices such as maximum dry bulk density (BDmax) and critical water content (θcritical) in a compaction test. The objective of this study was to determine soil properties influencing soil compactibility by evaluate pedotranfer functions (PTFs) with respect to their accuracy and usefulness for the prediction of BDmax and θcritical using linear regression and ANN methods. 100 soil samples were collected from arable and virgin lands in southeast Iran. Primary particle size distribution, CaSO4, CaCO3, organic matter (OM) contents and natural bulk density were used as predictors. Two PTFs were developed using linear multiple stepwise regression: a PTF that estimates BDmax using clay and sand contents and natural bulk density as predictors (R2 = 0.45), the other one for the estimation of θcritical using clay and CaSO4 contents as predictors (R2 = 0.51). Furthermore, an attempt was made to construct PTFs for the prediction of the BDmax and θcritical using ANNs. High prediction efficiencies were achieved using the ANN models. Generally, when all of the easily-available soil properties were included as predictors, much more accurate estimates were obtained by the ANN models for the θcritical and BDmax as compared with the linear regression method. Sensitivity analysis showed that the most important variable in BDmax prediction using ANNs is the BDnatural followed by sand and clay, CaCO3 and CaSO4 contents. The θcritical had the highest sensitivity to clay content and the lowest sensitivity to OM content in the studied soils.

    Keywords: Pedotransfer functions, linear regression, Path analysis, Maximum dry bulk density, Critical water content, Proctor compaction test
  • مریم تیموری یگانه*، لیلا تیموری یگانه

    تغییرات اقلیمی یکی از ویژگی های طبیعی چرخه اتمسفری می باشد که بر اثر آن ناهنجاری ها و یا نوساناتی در روند پارامترهای هواشناسی از جمله بارندگی و دما حاصل می شود همچنین خشکسالی یکی از بلایای جوی و اقلیمی و از جمله رخدادهای مصیبت باری است که در تناوب با سیلاب ها هر ساله خسارت های قابل ملاحظه ای را بوجود می آورد. کمبود بارش اثرات متفاوتی را بر روی آب های زیر زمینی، رطوبت خاک و جریان رودخانه ها به جای می گذارد. به همین دلیل بررسی روند تغییرات بارش و دما همواره مورد توجه محققان علوم مختلف از جمله منابع طبیعی و محیط زیست بوده است. در این تحقیق با استفاده از داده های سازمان هواشناسی استان کرمانشاه مربوط به 30 سال بارندگی، متوسط دمای حداقل و متوسط دمای حداکثر در سه ایستگاه کرمانشاه، اسلام آباد غرب و سرپل ذهاب به ارزیابی وضعیت شدت خشکسالی در هر سال به وسیله نرم افزار DIC با استفاده از شاخص استاندارد بارندگی(SPI) و بررسی روند تغییرات دما با استفاده از دو آزمون ناپارامتریک مان-کندال، سنس استیمیتور و همچنین رگرسیون خطی، پرداخته شد. به منظور بررسی روند خشکسالی در طی دوره 30 ساله از نرم افزار آماری استفاده گردید و نتایج نشان دادند که در طی دوره 30 ساله، هر سه ایستگاه در وضعیت نزدیک به نرمال قرار دارند. همچنین نتایج تغییرات دمایی نیز با استفاده از آزمون های مذکور گویای روند رو به افزایش دما بوده و این روند با استفاده از دو آزمون ناپارامتریک مان-کندال، سنس استیمیتور در سطح 99 درصد معنا دار می باشد.

    کلید واژگان: خشکسالی، تغییرات دما و بارندگی، آزمون مان-کندال، سنس استیمیتور، رگرسیون خطی، استان کرمانشاه
    Maryam Teymouri Yeganeh*, Liela Teymouri Yeganeh

    Climate change is one of the natural features of the atmospheric cycle, which results in anomalies or fluctuations in the process of meteorological parameters such as rainfall and temperature. Also, drought is one of the weather and climate disasters, including catastrophic events. It alternates with floods and causes significant damage each year. Lack of rainfall has different effects on groundwater, soil moisture and river flow. For this reason, the study of changes in precipitation and temperature has always been the focus of researchers in various sciences, including natural resources and the environment. In this study, using the data of Kermanshah Meteorological Organization related to 30 years of rainfall, average minimum temperature and average maximum temperature in three stations of Kermanshah, Islamabad West and Sarpol-e Zahab to assess the severity of drought each year by DIC software Using standard precipitation index (SPI) and examining the trend of temperature changes using two non-parametric Mann-Kendall tests, Sensitimator and also linear regression. In order to study the drought trend during the 30-year period, statistical software was used and the results showed that during the 30-year period, all three stations are in near normal condition. Also, the results of temperature changes using the mentioned tests indicate the increasing trend of temperature and this trend is significant at the level of 99% using two non-parametric Mann-Kendall tests.

    Keywords: Drought, Temperature, rainfall changes, Mann-Kendall test, Sense estimator, Linear regression, Kermanshah province
  • مرتضی میری*، محمدرضا کوثری، مهران زند
    یکی از مشکلات شایع و تاثیرگذار در مطالعات اقلیمی، وجود کمبودهای فراوان در سری های زمانی داده های مختلف اقلیمی و هیدرولوژی است. این پژوهش، با هدف ارزیابی دقت روش های بازسازی پارامترهای دمایی در مناطق خشک ایران انجام شده است. برای این منظور، داده های روزانه دمای کمینه، متوسط و دمای بیشینه 73 ایستگاه هم دیدی با پراکنش مناسب در مناطق خشک ایران از آرشیو سازمان هواشناسی کل کشور دریافت و پردازش شد. روش های بازسازی مورد استفاده شامل روش های نسبت نرمال، رگرسیون خطی، رگرسیون چندگانه و عکس مجذور فاصله (IDW) می شوند. در این تحقیق، کارایی هر یک از روش های مذکور در بازسازی نبودهای آماری پارامترهای دمایی در مقیاس های زمانی روزانه، ماهانه و سالانه مناطق خشک کشور متناسب با میزان نسبت کمبود داده های گم شده (از پنج تا 50 درصد کمبود داده ها) مورد ارزیابی قرار گرفت. برای ارزیابی آماری روش های نام برده از آماره های ضریب همبستگی R، معیار برآورد خطای RMSE و ضریب Nash استفاده شد. نتایج نشان داد که در حالت کلی، هر کدام از روش های نام برده شده در سطح خاصی از بازسازی و مقیاس زمانی از عملکرد مناسبی برخوردارند. در مقیاس سالانه و ماهانه روش های رگرسیون خطی و نسبت نرمال بیشترین دقت در بازسازی داده های دما در منطقه خشک ایران را دارند. مقدار همبستگی بین داده های بازسازی و مشاهده ای در سطوح مختلف با استفاده از این روش ها به بیش از 0.95 می رسد. در مقیاس روزانه تفاوت قابل توجهی بین دقت روش های مورد استفاده در بازسازی داده های دمایی وجود ندارد و تقریبا هر چهار روش یاد شده از دقت مناسبی برخوردارند؛ چرا که میزان همبستگی بین داده های بازسازی شده و مشاهده شده به بیش از 90 درصد می رسد. با وجود این، روش رگرسیون چندگانه با میانگین همبستگی 99/0 درصد در سطوح مختلف بازسازی از بیشترین دقت در بازسازی داده های روزانه برخوردار است.
    کلید واژگان: دما، رگرسیون خطی، ضریب همبستگی، کمبود داده، نسبت نرمال
    Morteza Miri *, Mohammadreza Kousari, Mehran Zand
    One of the most common and effective problems in long-term climate studies is the presence of gaps in the time series of various climatic and hydrological data. Therefore, the present study evaluates the accuracy of methods for infilling missing data of daily, monthly and annual temperature time series in the arid regions of Iran. For this purpose, the observed daily minimum, average and maximum temperature data for the period 1987-2014 measured at 73 synoptic stations distributed all over arid regions of Iran were used. Methods of readjustment used include: Normal ratio method, linear regression, multivariate regression and Inverse Distance Weighting (IDW). In this study, the capability of each mentioned methods for infilling missing data of daily, monthly and annual precipitation time series in the arid regions of the Iran was investigated, while the proportion of missing data varies from 5 to 50% of total data. In order to compare and evaluate the accuracy of the four mentioned methods three statistical indicators, namely the correlation coefficient (R), the Root Mean Square Error (RMSE) and Nash coefficient were used. The results showed that in general, each of the methods mentioned had different functionalities at a special level of readjustment and time scale. On annual and monthly scales, linear regression and normal ratio methods are the most accurate method in readjustment temperature data in the arid region of Iran. The correlation value between the readjustment and observational data at different levels reaches more than 0.95 using these methods. On the daily scale, there is no significant difference between the accuracy of the methods used in the readjustment of temperature data, and almost all four of these methods have appropriate accuracy because in all methods the correlation between readjustment and observed data is more than 90%. However, multivariate regression methods with an average correlation of 0.99 showed the most accurate performance in readjustment daily data at different levels of readjustment. Generally, each method should be used in accordance with the conditions, and therefore it is recommended to develop a software package for infilling missing data.
    Keywords: Gap in data, Correlation coefficient, Linear regression, Normal Ratio, temperature
  • وحید ویسی، منصوره قوام*، ام البنین بذرافشان

    پوشش مرتعی به عنوان یکی از مهم ترین اجزای اکوسیستم مناطق خشک به شمار می رود و تعیین تغییرات پوشش گیاهی مرتعی تحت تاثیر خشکسالی و ترسالی امری ضروری به نظر می رسد. تحقیق پیش رو با هدف بررسی ارتباط میان شاخص های ماهواره ای و شاخص SPI در مراتع قم صورت گرفت. بدین منظور ابتدا شاخص SPI در میانگین های متحرک یک، سه، 5 و 7 ساله مورد محاسبه قرار گرفت. در مرحله بعد با استفاده از تصاویر سنجنده لندست و پس از انجام اصلاحات مورد نیاز این نوع از سنجنده بر روی تصاویر، از سه شاخص NDVI، MSAVI و EVI، نقشه پوشش گیاهی تهیه گردید. در نهایت به منظور بررسی ارتباط میان شاخص های تصاویر ماهواره ای با شاخص SPI از ضرایب همبستگی استفاده گردید. نتایج نشان دهنده همبستگی متوسط و خوب میان شاخص های ماهواره ای MSAVI با شاخص SPI در ماه های اوج رشد پوشش گیاهی با میانگین متحرک یک ماهه شاخص SPI بیشتر بود. نتایج این پژوهش نشان دهنده این است که جهت برآورد خشکسالی کشاورزی از طریق سنجش از دور، شاخص MSAVI روش بسیار مناسبی بوده و در مناطقی که ایستگاه های هواشناسی به صورت پراکنده بوده (و یا اصلا وجود ندارد) می توان از این مدل برای برآورد خشکسالی استفاده کرد. زیرا تعداد نقاط نمونه برداری در تصاویر ماهواره ای بسیار بیشتر از تعداد ایستگاه های هواشناسی است.

    کلید واژگان: پایش خشکسالی، تصاویر ماهواره ای، شاخص پوشش گیاهی، تصاویر لندست، مرتع
    Vahid Veisi, Mansoureh Ghavam*, Omolbanin bazrafshan

    Rangeland vegetation is one of the most important components of arid ecosystems and it is necessary to determine changes in rangeland vegetation under drought and wet years. The present study aimed to investigate the relationship between satellite indices and SPI index in Qom rangelands. For this purpose, the SPI index was calculated in moving averages of 1, 3, 5 and 7 years. In the next step, using Landsat images and after making the necessary adjustments to the images, the vegetation map was prepared using NDVI, MSAVI and EVI indices. Finally, correlation coefficients were used to investigate the relationship between satellite image indices and SPI index. The results showed a moderate and good correlation between MSAVI satellite indices and SPI index at peak vegetation growth months with a one month moving average of SPI index. The results of this study show that to estimate agricultural drought through remote sensing, the MSAVI index is a very suitable method and can be used for estimating drought in areas where meteorological stations are scattered (or nonexistent). Because the number of sampling points in satellite images is far greater than the number of meteorological stations.

    Keywords: Canopy cover, Climatic variability, Precipitation, Linear regression, Ghosheh
  • ناهید عزیزی، حامد جنیدی*، خالد اوسطی

    در این پژوهش، ضمن پایش روند تغییرات درصد پوشش تاجی گونه های شاخص مراتع استپی منطقه قوشه در استان سمنان طی یک دوره ده ساله؛ ارتباط بین دو عامل مهم اقلیمی (بارش و دما) و تغییرات درصد پوشش تاجی نیز بررسی شد. بدین منظور، درصد پوشش تاجی شش گونه گیاهی شاخص (به تفکیک گونه) و گیاهان یک ساله بصورت ترکیبی مصادف با رشد کامل گونه ها، بر روی دو ترانسکت 250 متری و در 30 پلات دو متر مربعی(به فواصل 15 متر از هم) بصورت سالانه و به مدت 10 سال اندازه گیری شد. نتایج نشان داد که بالاترین مقدار درصد پوشش تاجی، در سال آبی 86-1385 (با بارش بیش از میانگین دوره) و کمترین مقدار آن در سال آبی 92-1391 (با بارش کمتر از میانگین دوره) و به ترتیب معادل 15 و 5/5 درصد بود. مدل سازی درصد پوشش تاجی براساس روش رگرسیونی خطی و با استفاده از متغیرهای بارش و دما انجام گرفت. نتایج نشان داد که بارش های یک ماهه فروردین، قادر است 65 درصد تغییرات درصد پوشش تاجی گونه A. sieberi</em>را در سطح اطمینان 95 درصد توجیه نماید (با 26/0=RRMSE و 49/0 =MAE). بهترین مدل ارائه شده برای برآورد درصد پوشش تاجی گونه های S. barbata</em> و Z. eurypterum</em>، مربوط به مدل مبتنی بر بارش چهار ماهه اسفند تا خرداد و مدل مبتنی بر بارش یک ماهه اسفند بود که به ترتیب 77 (در سطح اطمینان 99 درصد) و 67 (در سطح اطمینان 95 درصد) درصد تغییرات تاج پوشش این گونه ها را توجیه می نمایند. با توجه به نقش قابل توجه گونه های A. sieberi</em>، S. barbata</em> و Z. eurypterum</em> در ترکیب پوشش گیاهی مراتع مورد پژوهش، می توان بیان نمود که بخش عمده تغییرات پوشش تاجی، براساس تغییرات بارش دوره رویش، قابل پیش بینی می باشد.

    کلید واژگان: پوشش تاجی، نوسانات اقلیمی، بارش، رگرسیون خطی، قوشه
    Nahid Azizi, Hamed Joneidi*, Khaled Osati

    This research monitored changes in canopy cover percentage of typical species during a 10-year period in the Ghosheh rangelands to find out the relationship between two important climate variables (precipitation and temperature) and canopy cover changes. Therefore, the canopy cover percentages of six typical species (separately) and annual species (overall) were measured during 10 years at the end of growing season in thirty 2-m2 plots, distributed along two 250–m transect lines. The results demonstrated that the maximum canopy cover percentage for water year 2006-2007 (wet-year) and the minimum value for water year 2012-2013 (drought) were 15% and 5.5%, respectively. The canopy cover percentage modeling was performed based on linear regression method using precipitation and temperature variables. The precipitation of April explained 65% of changes in canopy cover percentage of A. sieberi at 95% confidence level (RRMSE = 0.26 & MAE=0.49). The best simple linear regression model for estimating canopy cover percentage of S. barbata and Z. eurypterum was introduced by total precipitation of March-June and precipitation of March, representing 77% (at 99% confidence level) and 67% (at 95% confidence level) of changes in canopy cover, respectively. Considering the dominant role of A. sieberi, S. barbata and Z. eurypterum in vegetation composition of study areas, it can be concluded that most changes in canopy cover of the studied rangeland are predictable by variability of precipitation during growing seasons.

    Keywords: Canopy cover, Climatic variability, Precipitation, Linear regression, Ghosheh
  • پریسا فتاحی مسرور، ام البنین بذرافشان*
    تغییر اقلیم و افزایش دما از مسایل مهم زیست محیطی بشر به حساب می آید. با بررسی روند تغییرات دمای هوا می توان تغییرات اقلیمی در منطقه را ردیابی نمود. پژوهش های انجام شده در جهان به طور عمده بیانگر افزایش تدریجی دمای متوسط است. در این تحقیق به منظور شناسایی تغییرات زمانی عناصر دمایی (حداقل، حداکثر و متوسط) از مشاهدات 8 ایستگاه سینوپتیک در دوره آماری 1954- 2014 در استان های جنوبی کشور شامل خوزستان، هرمزگان، بوشهر و سیستان و بلوچستان استفاده شده است. در این تحقیق از روش رگرسیون خطی و نیز با توجه به ماهیت غیر خطی بودن عناصر اقلیمی از روش آماری ناپارامتریک من-کندال بهره گرفته شده است، که معنی داری در هر دو روش، نتایج تقریبا یکسانی را نشان می دهد. نتایج تحقیق در طول دوره مشترک آماری نشان داد که دراکثر شهرها، در هر سه عنصر مورد مطالعه دمای حداقل، متوسط و حداکثر دارای روند مثبت یا افزایش دما مشاهده می شود و تنها در این شهرها ایرانشهر در اکثر موارد روند کاهشی را نشان می دهد. نتایج کلی در آزمون گرافیکی من-کندال نشان داد که اغلب تغییرات در جهت روند مثبت می باشد و به دنبال آن گاهی جهش های ناگهانی در جهت کاهشی مشاهده می گردد.
    کلید واژگان: روند دمایی، رگرسیون خطی، آزمون من، کندال، تغییر اقلیم
    P. Fattahi Masrour, O. Bazrafshan*
    Climate change and temperature increase are of the important environmental issues for human. The temperature changes can help to monitor the climate change in a region. The researches done in all over the world show the gradual increase of the mean temperature. The observation of 8 synoptic stations in the statistical period of 1954-2014 were used to recognize the temporal changes of temperature extremes (minimum, maximum, and average) in southern provinces of Iran including Khouzestan, Hormozgan, Boushehr, and Sistan & Balouchestan. Liner regression and also non-parametric statistical method of Man- Kendal due to the non-linearity of climatic components were used to do the research. Statistical significance of two methods is nearly same. Based on the results, minimum, maximum, and average of temperature components have had a positive trend in the common statistical period in most of the cities, namely the temperature has increased and it only had a negative trend in most of the cases in Iranshahr city. Graphical test of Man-Kendal showed that all of the changes are in a positive direction and sometimes there is a sudden change into a decreasing direction.
    Keywords: Temperature trend, Linear regression, Mann, Kendal, Climate change
  • امان محمد کلته*
    بارندگی به عنوان یکی از مهمترین داده های ورودی به سیستم های هیدرولوژیک، از پارامتر های مهم مورد استفاده در مدل های هیدرولوژیک می باشد. در دهه های گذشته روش های مختلفی برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی بارندگی ماهانه استفاده شده است. روش آماری رگرسیون خطی یکی از روش های مورد استفاده در مدلسازی فرایند های مختلف هیدرولوژیک از جمله بارندگی می باشد. اخیرا نیز استفاده از آنالیز طیف تکین در تحقیقات منابع آب جهت رفع اجزاء تصادفی موجود در سری های زمانی هیدرولوژیک به طور گسترده ای شایع شده است. هدف اصلی از این تحقیق پیش بینی بارندگی ماهانه با استفاده از ترکیب رگرسیون خطی و آنالیز طیف تکین م یباشد. بدین منظور داده های بارندگی ماهانه طی دوره آماری 20 سال سال آبی 70 - 1369 تا سال آبی 89 - 1388 در ایستگاه بارانسنجی پونل رضوانشهر در حوزه آبخیز شفارود در استان گیلان مورد استفاده قرار گرفت. برای مقایسه عملکرد مدل پیشنهادی، مدل رگرسیون خطی منفرد بدون استفاده از آنالیز طیف تکین نیز استفاده شد. نتایج این مطالعه نشان داد که مدل ترکیب رگرسیون خطی و آنالیز طیف تکین در مقایسه با مدل رگرسیون خطی منفرد عملکرد بسیار مناسب تری را ارائه می نماید.
    کلید واژگان: بارندگی، پردازش اولیه داده، رگرسیون خطی، آنالیز طیف تکین
    A.M. Kalte*
    Rainfall/ precipitation, as one of the most important inputs to hydrological systems, is one of the most significant parameters in many hydrological models. In the recent decades, different types of forecasting methods are employed for forecasting and analyzing monthly precipitation rates. Linear regression is one of the methods are being used for this purpose. Recently, the use of singular spectrum analysis in water resources studies for removing random components of hydrological series has extensively increased. The main objective of this study is to investigate the use of linear regression coupled with singular spectrum analysis for monthly precipitation forecasting. The monthly data of Ponel raingauge station which span the period from 1991 to 2010 (i.e. 20 years) were used to develop the proposed model. The proposed model was compared with regular linear regression and the results indicated the superiority of combined linear regression and singular spectrum analysis models.
    Keywords: Precipitation, Data preprocessing, Linear regression, Singular spectrum analysis
  • مریم آذرخشی، جلیل فرزادمهر، مهدی اصلاح، حسین صحابی
    تغییر اقلیم عبارت است از تغییرات رفتار اقلیمی یک منطقه در مقایسه با رفتاری که در طول یک دوره زمانی بلندمدت منطقه از اطلاعات ثبت و مشاهده شده مورد انتظار است. در مناطق مختلف دنیا، مطالعات زیادی درباره تغییر اقلیم انجام شده که نتایج آن ها نشان دهنده تغییر عوامل اقلیمی، به ویژه بارش و دما، است. در این مطالعه، روند تغییرات فصلی و سالانه بارش و دما در سطح کشور در 24 ایستگاه سینوپتیک با آمار پنجاه ساله (1956 2005) انجام شد. از روش من کندال و رگرسیون خطی برای نشان دادن روند تغییرات در پارامترهای اقلیمی مورد مطالعه استفاده شد. نتایج به دست آمده نشان داد ترکیبی از روندهای افزایشی و کاهشی در داده های بارش سالانه مناطق مختلف کشور دیده می شود. روند تغییرات بارش سالانه در دامنه شمالی البرز و دامنه های غربی زاگرس منفی است، در بخش های مرکزی ایران مثبت، در مناطق شرقی و جنوب شرقی منفی، و در بخش های جنوبی کشور مثبت. روند تغییرات دما در بیشتر ایستگا ه های مورد مطالعه مشاهده می شود که در بیشتر آن ها این روند مثبت است. بیشترین تغییرات در دمای متوسط تابستان مشاهده شد و کمترین تغییرات دما در فصل زمستان. ایستگا ه های اهواز و خرم آباد در فصول سال به سمت سردترشدن پیش می روند. ایستگاه ارومیه در فصول پاییز و تابستان روند منفی دارد و ایستگا ه های شهرکرد و بندرعباس در فصول تابستان و زمستان به سمت سردترشدن پیش می روند.
    کلید واژگان: تغییر اقلیم، روند، روش من کندال، روش رگرسیون خطی، ایران
    Maryam Azarakhshi, Jalil Farzadmehr, Mahdi Eslah, Hossein Sahabi
    Climate change is defined as long term and irreversible changes in the climatic behavior of a region. Many studies have been conducted in different regions of the world on climate change. The results of these studies show considerable changes in climatic factors especially in precipitation and temperature. In this research، the trend of changes in annual and seasonal rainfall and temperature in 24 synoptic stations over a 50-year data period (1956-2005) was investigated in Iran. The Mann- Kendall test and linear regression technique were used to analyze the trend of changes in climatic factors. The results showed both increasing and decreasing trends in annual rainfall at various regions of Iran. Annual rainfall in northern slopes of Alborz and western slopes of the Zagros Mountain as well as in eastern and southeast parts of Iran had a decreasing trend while in the central of Iran the trend of changes was increasing. In southern region of Iran the rainfall had an increasing trend. The results also showed that temperature in most of the studied stations over the considered period was increasing. The highest and lowest changes in temperature were seen in the mean temperature of summer and winter، respectively. Ahwaz and Khorramabad stations had a decreasing trend and over all seasons would go toward more cooling. The temperature trend in Oromiye was decreasing in autumn and summer while Shahrekord and Bandar abbas had the same trend in summer and winter.
    Keywords: climate change, Iran, linear regression, Mann, Kendall test, trend
  • نبی الله منصوری، مهناز واعظی، ندا درویش، الهام قنادی، رائده طباطبایی
    آلاینده های زیست محیطی از مهمترین مشکلات کلان شهرها و در بین آنها آلودگی هوا از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در این تحقیق تغییرات ماهانه و سالانه غلظت CO و PM10در مقطع زمانی1383-1387 (فصول پاییز و زمستان) و تاثیر پارامترهای هواشناسی بر تغییر غلظت آنها در شهر تهران در ایستگاه های شرکت کنترل کیفیت هوا و سازمان حفاظت محیط زیست بررسی شد. با توجه به مکان استقرار ایستگاه ها، محدوده مورد مطالعه به منطقه ترافیکی سبک، متوسط و شدید تقسیم گردید، تحلیل داده ها با استفاده از نرم افزار SPSS و تعیین همبستگی بین پراکنش آلاینده ها با تغییر سرعت باد از رابطه رگرسیون خطی و تایید فرضیات از آزمون آماری T-Test Studentانجام شد. مقایسه غلظت آلاینده ها در ایستگاه ها در مقطع زمانی مذکور، نشان داد، در ایستگاه های سازمان حفاظت محیط زیست، ایستگاه آزادی بیشترین و سرخه حصار کمترین آلودگی CO و تجریش بیشترین و سرخه حصار کمترین آلودگی PM10 و در ایستگاه های شرکت کنترل کیفیت هوا، ایستگاه بازار بیشترین و ایستگاه گلبرگ کمترین آلودگی CO و اقدسیه بیشترین و ایستگاه ژئوفیزیک کمترین آلودگی PM10 را داشت. غلظت CO در ماه های آذر و دی و PM10در مهرماه بیشتر بود و طبق رابطه رگرسیون خطی و آزمون T-Test در همه ایستگاه ها، در 6‎/46% همبستگی منفی معنی دار بین کاهش غلظت CO با افزایش سرعت باد و 30% همبستگی معنی دار بین کاهش غلظت PM10 و افزایش سرعت باد وجود داشت. بطورکلی رابطه معنی دار با افزایش سرعت باد و کاهش غلظت CO وجود دارد، ولی در خصوص کاهش غلظت PM10 با افزایش سرعت باد رابطه معنی داری توصیف نشد.
    کلید واژگان: سرعت باد، تهران، PM10، رگرسیون خطی، آلودگی هوا، CO
    N. Mansoori, M. Vaezi, N. Darvish, E. Ghannadi, R. Tabatabaee
    One of the major environmental problems in large cities is air pollution. In this study, the monthly nd annual changes in the average concentrations of carbon monoxide and PM10 were investigated during a five-year period (winter and fall of 1383-1387 A.H.S) in Tehran. The effects of eteorological parameters on these parameters were also investigated. The study area was divided nto three zones (light, medium, and heavy traffic areas). Linear regression was employed to orrelate [CO] with speed of wind (SoW). The significance of changes and the validity of ssumptions were evaluated using student’s t-test. Comparison of the data acquired from EO’s in he five-year period indicated that Azadi and Sorkhehesar stations have the most and the least [CO], espectively. Also, Tajrish and Sorkhehesar stations demonstrated the most and the least [PM10], respectively. The AQCC, Bazar and Golbarg stations have the most and the least CO pollution, respectively. Besides, Aghdasieh and Geophysics stations showed the most and the least [PM10], respectively. The highest concentrations of CO were observed in November and December and PM10 in September. Negative correlations were observed between the decrease in [CO] and the ncrease in the SoW. However, no significant relationship was found between the increase of [PM10] and SoW.
    Keywords: Wind speed, PM10, Linear regression, CO, Correlation
  • محمد شعبانی*
    تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملا کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی روش شبکه عصبی مصنوعی در برآورد رسوب معلق روزانه نسبت به مدل های رگرسیونی (منحنی سنجه رسوب) است. بدین منظور، ابتدا آمار هم زمان دبی آب و دبی رسوب رودخانه شور خارستان در خروجی حوزه آبخیز، در طی یک دوره آماری 22 ساله جمع آوری گردید و پس از رفع نواقص آماری و حذف داده های پرت، از آن ها برای مدل سازی رسوب معلق روزانه با استفاده از روش شبکه عصبی و مدل رگرسیونی خطی استفاده شد. سپس نتایج به دست آمده از دو روش شبکه عصبی و مدل رگرسیون خطی (منحنی سنجه رسوب)، بر اساس معیارهای MAE، RMSE و R2 ارزیابی شد. نتایج نشان داد که برآورد روش شبکه عصبی مصنوعی، در مقایسه با برآورد مدل رگرسیون خطی (منحنی سنجه رسوب)، دقت بالاتری دارد؛ به طوری که مقدار MAE، RMSE و R2 برآورد شبکه عصبی به ترتیب، برابر با 19/27، 12/14 و 0/98 و برای مدل رگرسیون خطی، به ترتیب برابر با 36/84، 20/75 و 0/74 است که نشان دهنده پایین بودن خطا در مدل شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدل رگرسیون خطی است.
    کلید واژگان: حوزه آبخیز، خارستان، رگرسیون خطی، رودخانه شور، فرسایش خاک
    Mohammad Shabani*
    Estimation of soil erosion and sediment yield in a river is a difficult task and severalmethods have been suggested for its estimation. One the new methods in riverengineering and suspended sediment estimation is application of artificial neuralnetworks which uses the same algorithm of human brain to find out the internal relationbetween data based on the training process. The objective of current study is to explorethe capability of artificial neural networks method for estimation of daily suspendedsediment in Kharestan watershed located in the northwest of Fars province, Iran. Thestudy of efficiency is based on the comparison of neural network with regressionmodels. For this purpose, 22 years of water and sediment discharge data of ShoorKharestan River were considered and tested for outliers. Then the estimation was donebased on neural networks and linear regression method (sediment rating curve) andwere compared based on RMSE, MAE and R2. The results showed that estimation ofneural network is more accurate than that of linear regression (sediment rating curve).The estimations of RMSE, MAE and R2 for neural networks method was 19.27, 12.14and 0.98 respectively while these values for linear regression were 36.84, 20.75 and0.74 which showed the lower errors of neural networks method compared with linearregression.
    Keywords: Kharestan, Linear regression, Shoor River, Soil erosion, Watershed
  • واحد بردی شیخ، اکبر بابایی، یوسف موشخیان
    بارش به عنوان یکی از عناصر اقلیمی مهم از پیچیدگی هایی ویژه برخوردار است و معمولا جمع بارش های یک نقطه در مقیاس های زمانی گوناگون دارای توزیع های آماری ساده و متقارنی نیست. در اهمیت مقادیر بارش و تغییرات آن، به ویژه در کشور ما که در ناحیه ی خشک و نیمه خشک جهان قرار دارد، تردیدی نیست، لذا این پژوهش به منظور بررسی و شناخت روند داده های بارش در 7 ایستگاه باران سنجی واقع در شرق استان گلستان با پایه ی مشترک زمانی 30 ساله (1353 تا 1383) صورت گرفت. برای بررسی روند تغییرات بارندگی طولانی مدت این ایستگاه ها از دو آزمون رگرسیون خطی و من- کندال استفاده شد. نتایج نشان داد که در ایستگاه های تمر، تنگراه و گنبد در سطح 5 درصد روند افزایشی معنی دار در داده های بارندگی سالانه وجود دارد. بارندگی فصل پاییز در بیش تر ایستگاه ها روندی صعودی را نشان می دهد، ولی تنها در ایستگاه تمر روند در سطح 5 درصد معنی دار بود. در مورد بارندگی فصل های زمستان و بهار، هیچ کدام از ایستگاه ها روندی معنی دار را نشان نمی-دهند و جهت روند در ایستگاه های گوناگون متفاوت است. بارندگی فصل تابستان ایستگاه های تمر، چشمه خان و گنبد روند صعودی معنی دار نشان می دهند. در ارتباط با بارندگی-های بیشینه 24 ساعته، فقط ایستگاه های تمر و تنگراه روند صعودی معنی دار نشان می دهند. در مورد تعداد روزهای بارانی، به غیر از ایستگاه های تمر و چشمه خان، سایر ایستگاه ها روند صعودی معنی داری را هم در سطح 5 درصد و هم در سطح 1 درصد نشان می دهند.
    کلید واژگان: بارندگی، آزمون روند، رگرسیون خطی، من، کندال و گرگانرود
    Vahed Bordi Sheikh, Akbar Babaei, Yousof Mooshakhian
    Precipitation is an important climatic factor that reflects particular complexities. The statistical distribution of total precipitation of a location may vary with time. Due to the arid and semiarid climatic conditions of Iran, knowledge of the precipitation amount and variation is an important issue. Therefore in this study the characteristics and trend of precipitation in 7 rain gauging stations in the Golestan province is investigated during the 31-year period of 1974-2004. The linear regression and Mann Kendall trend analysis methods were used. The results indicated that at 5 % level, significant increasing trends have been observed in the annual precipitation of the Tamar, Tangrah, and Gonbad stations. Increasing trend has been found in the autumn precipitation in all stations, but it was significant only at the Tamar station at 5% level. Precipitation in winter and spring did not show a significant and homogenous trend across all stations. While the summer precipitation shows an increasing and homogenous trend across all stations. However it is significant at 5% level only for the Gonbad, Tamar, and Cheshmeh khan stations. The maximum daily precipitation of the Rabat Gharebil and Galikesh stations shows decreasing trend which is significant for the latter at 5% level. But it shows increasing trend in the other stations from which the Tamar and Tangrah stations have significant trends at 1% level. In case of number of days with rainfall events, all stations showed an increasing trend which is significant at 1% level except for the Tamar and Cheshmeh khan stations.
    Keywords: Precipitation, Trend Analysis, Linear Regression, Mann- Kendal, Gorganroud
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