نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه جغرافیا، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

2 گروه جغرافیا، دانشکده جغرافیا، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

یکی از روش‌هایی که می‌توان به کمک آن سیر تحولات بارندگی را درگذشته و حال بررسی نمود، آنالیز روند سری‌های زمانی بارش در مقیاس‌های مختلف زمانی است. هدف این پژوهش واکاوی مکانی و زمانی روند بارش سالانه ایران با استفاده از پایگاه داده ‌های آفرودیت می‌باشد. در این پژوهش با استفاده از بروندادهای به‌دست‌آمده کنترل کیفی شده پایگاه داده – بارش یاخته‌ای آفرودیت به ارزیابی روند بارش سالانه کشور پرداخته شد. داده‌های این پایگاه در بازه زمانی 1329 تا 1386 هجری خورشیدی و تفکیک مکانی 25/0 × 25/0 و 5/0 × 5/0 درجه می‌باشند. جهت محاسبه روند بارش سالانه ایران از روش نا پارامتری من-کندال و جهت برآورد میزان شیب روند از روش شیب‌ خط سن استفاده شد. نتایج حاصل از واکاوی این داده‌ها نشان داد که در سری‌های زمانی میانگین ایستگاهی و یاخته‌ای بارش ایران، روند افزایشی یا کاهشی معنی‌داری در سطوح اطمینان 99% و 95% وجود ندارد. آماره‌های آزمون سن در سطوح اطمینان مورد بررسی نشان دادند که به‌طور متوسط بارش ایران در هرسال حدود 439/0 میلی‌متر افزایش داشته است. ضمن اینکه کمینه و بیشینه کاهش بارش در سطح 99% به ترتیب برابر 476/0- و 321/1 میلی‌متر بوده است. درحالی‌که کمینه و بیشینه بارش یاخته‌ای ایران در سطح 95% به ترتیب 221/0- و 088/1 میلی‌متر برآورد شده است.  

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Analysis of the Spatial and Temporal Trend of Annual Rainfall in Iran during 1950-2007

نویسندگان [English]

  • AbbasAli Dadashi Roudbari 1
  • Mohammad Keykhosravi Kiani 2

1 Department of Geography, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran

2 Department of Geography, Faculty of Geography, University of Isfahan, Isfahan, Iran

چکیده [English]

One of the ways to assess the rainfall trends in the past and present is through trend analysis of time series of rainfall at different scales of time. The aim of this study was to analyze the spatial and temporal trend of annual rainfall in Iran using Aphrodite's database. In this study, using the quality- controlled resulting outputs of Aphrodite cell precipitation database in order to assess the trend of the country's Iran's annual rainfall. The base data for the period of 1950 to 2007, and with the spatial resolution is of 0.25 × 0.25 and 0.5 × 0.5 degrees were used. Iran's annual precipitation trend was calculated using non-parametric Mann-Kendall method and in order to estimate the slope of trend the age line slope method was conducted. The results of the analysis of these data showed that in the time series of mean cell and Iran precipitation stations of Iran precipitation, there is was no significant increasing or decreasing trend at confidence levels of 99 and 95%. Age test statistics at the assessed confidence levels showed that the average rainfall of Iran has increased by about 0.439 mm/yr per year. In addition, the minimum and maximum decrease in rainfall at 99% level was -0.476 and 1.321 mm respectively. While the minimum and maximum Iran cellular precipitation at 95% level was estimated to be -0.221 and 1.088 mm respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Iran
  • Mann Kendall
  • Precipitation
  • Aphrodite Base
Asgari A., Rahimzadeh F., Mohammadian N. and Fattahi E. (2008). Trend analysis of extreme precipitation indices over Iran. Iran-Water Resour. Res, 3(3), 42-55.
 
Alijani B., Doostkamian M., Shakeri F., Ashrafi S. (2005). Review the changes of spatial autocorrelation patterns within a decade of precipitation over the last half-century in Iran.
 
Geography and Territorial Spatial Arrangement, 5(14), 71-8.
Alijani B. (2013). Rainfall spatial distribution in Iran. The 1st International Conference on Natural Risks, Kharazmi University, Tehran, November, 2013.
 
Bartaw I., Hajinezhad A., Asgary A. and Goli A. (2013). Pattern analysis on residential burglary by exploratory spatial data analysis (ESDA). Case study: Zahedan City. SSOSS, 2(2), 1-23.
 
Brissette, F., Khalili, M. and Leone, R. (2011). Effectiveness of multi-site weather generator for hydrological modeling. J. Am. Water Resour. Assoc., 47(2), 303-314. 
 
Becker, S., Gemmer, M. and Jiang, T. (2006). Spatiotemporal analysis of precipitation trends in the Yangtze River Catchment. Stoch. Environ. Res. Risk Assess., 20, 435–444.
 
Chappell, A., Renzullo, L. J., Raupach, T. H. and Haylock, M. (2013). Evaluating geostatistical methods of blending satellite and gauge data to estimate near real-time daily rainfall for Australia. J. Hydrol., 493, 105-114.
 
Crochet, P. (2007). A Study of regional precipitation trends in Iceland using a high-quality gauge network and ERA-40. J. Clim., 20, 4659-4677.
 
Feidas, H., Noulopoulou, C., Makrogiannis, T. and Bora-Senta, E. (2007). Trend analysis of precipitation time series in Greece and their relationship with circulation using surface and satellite data: 1955– 2001. Theor. Appl. Climatol., 87, 155–177.
 
Gholizadeh M. H. and Darand M. (2010). Forecasting Monthly Precipitation by Using Artificial Neural Networks, A Case Study: Tehran. Phyis. Geograph. Res. Quart, 42(71), 51-63.
 
Hejam S., Khoshkhoo Y. and Shamsaldinavandi R. (2008). Annual and seasonal precipitation trend analysis of some selective meteorological stations in central region of Iran using non-poarametric methods. Phyis. Geograph. Res. Quart., 40(64), 157-168.
 
Sen P. K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s Tau. J. Am. Stat. Assoc., 63, 1379-1389.
 
Thiel H. (1950). A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis: part 3. Proceeding of Koninalijke Nederland's Academies van Weinenschatpen A. 53, 1397-1412.