ارزیابی و پایش خشکسالی در دشت قزوین با استفاده از شاخص‌های مبتنی بر MODIS در گوگل ارث انجین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره) ، قزوین، ایران

2 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران

چکیده

خشکسالی یک پدیده طبیعی است که سیستم های مختلف اقلیمی، هیدرولوژیکی و محیطی را تحت تاثیر قرار می‌دهد مدلسازی خشکسالی موضوع مهمی است زیرا به منظور مهار یا کاهش اثرات آن‌ و برای حفظ منابع آبی و مدیریت اجتماعی امری مهم و ضروری تلقی می‌شود. در این پژوهش با استفاده از شاخص‌های چندگانه مبتنی بر MODIS و مجموعه داده‌های بارش CHIRPS به بررسی ویژگی‌های مکانی و زمانی، شدت و فراوانی خشکسالی در دشت قزوین در بازه زمانی 20 ساله به منظور شناسایی و توصیف خشکسالی بر اساس شاخص‌های مختلف پرداخته شد. نتایج حاصل از بررسی‌ها بر اساس شاخص TCI نشان داد که در سال‌های 2004 و 2020 حدود 63% و 76% از دشت به ترتیب تحت تاثیر خشکسالی متوسط تا شدید قرار دارد، با این تفاوت که نتیجه بررسی شاخص VCI در همین سال‌های بررسی شده نشان می‌دهد که تنها 1/54% و 3/67% از سطح منطقه تحت تأثیر، سطوح شدت خشکسالی مشابه را نشان می‌دهد. بنابراین شاخص TCI نسبت به شاخص‌ VCI تنش خشکی نسبتاً بیشتری را برآورد کرده است. از سال 2014 به بعد نواحی شرق و جنوب شرقی دشت به تدریج با روند افزایشی خشکسالی رو به رو هستند و در سال‌های 2018 تا 2020 با شدت بسیار بیشتری با خشکسالی مواجه شده است. در بررسی همبستگی بین شاخص‌های مختلف نیز شاخص PDSI بیشترین میزان همبستگی را با شاخص SPI-1 با مقدار عددی 74/0 داشته است. دشت قزوین در حال حاضر به دلیل تغییرات اقلیمی و عدم بهره‌وری مناسب در استفاده و توزیع منابع آبی در معرض خشکسالی قرار دارد. بنابراین توصیه می‌شود پایش مداوم خشکسالی و استفاده از سیستم‌های هشدار اولیه در جلوگیری از وقوع احتمالی رویدادهای خشکسالی به نسبت شدید در آینده و احتمال خطرات ضمنی برای دشت قزوین موثر باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation and Monitoring of Drought in Qazvin Plain Using MODIS Based Indicators in Google Earth Engine

نویسندگان [English]

  • mohadeseh fakhar 1
  • Abbas Kaviani 2
1 Department of Water Sciences and Engineering, Faculty of Agricultural and Natural Resources, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
2 Associate professor, Department of Water Sciences and Engineering, Imam Khomeini International University, Qazvin
چکیده [English]

Drought is a natural phenomenon that affects different climatic, hydrological and environmental systems. Drought modeling is an important issue because it is considered important and necessary in order to contain or reduce its effects and to preserve water resources and social management. In this research, by using multiple indicators based on MODIS and CHIRPS precipitation data set, to investigate the spatial and temporal characteristics, intensity and frequency of drought in Qazvin plain in a 20-year period in order to identify and describe drought based on different indicators. The results of the surveys based on the TCI index showed that in 2004 and 2020, about 63% and 76% of the plain is under the influence of moderate to severe drought, with the difference that the result of the VCI index survey in the same year The analyzed data show that only 54.1% and 67.3% of the affected area show similar drought intensity levels. Therefore, the TCI index has estimated relatively more drought stress than the VCI index. From 2014 onwards, the eastern and southeastern areas of the plain are gradually facing an increasing trend of drought, and in the years 2018 to 2020, drought has been faced with much greater intensity. In examining the correlation between different indices, the PDSI index has the highest correlation with the SPI-1 index with a numerical value of 0.74. Qazvin plain is currently exposed to drought due to climate changes and lack of proper productivity in the use and distribution of water resources. Therefore, it is recommended that continuous monitoring of drought and the use of early warning systems are effective in preventing the possible occurrence of severe drought events in the future and the possibility of implicit risks for Qazvin Plain.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Land surface temperature
  • MODIS dataset
  • Multiple drought indices
  • Temporal and spatial characteristics