نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 کارشناسی ارشد، گروه آب‌و هواشناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران

3 دانشجو دکترا، گروه مهندسی منابع آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

4 دانشجو دکترا، گروه آب‌ و هواشناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران

چکیده

آب‌وهوا از مهم‌ترین و مؤثرترین پدیده در زندگی انسان است. بشر امروز جهت توسعه مراکز صنعتی و شهری و افزایش منابع غذایی، نیازمند افزایش اطلاعات خود درزمینه پهنه‌های متفاوت اقلیمی است. هدف از این پژوهش دستیابی به طبقه‌بندی اقلیمی به روش‌های آماری چند متغیره می‌باشد. در این راستا در منطقه موردمطالعه، 12 عنصر اقلیمی از 11 ایستگاه همدید در داخل استان آذربایجان شرقی انتخاب شد. ترسیم نقشه‌ها و نمودارها با استفاده از نرم‌افزارهای SURFER, MATLAB و تحلیل نتایج با استفاده از MINITAB, SPSSانجام شد. تحلیل مؤلفه‌های اصلی داده‌های متوسط دما، فشار بخارآب، اختلاف حداکثر و حداقل دما، باد انجام شد. همچنین در تحلیل عاملی با دوران واریماکس سه عامل رطوبت، میانگین متوسط دما و حداقل مطلق دما به‌دست آمد. شدت این عامل‌ها در شمال شرق تا شرق و گوشه‌هایی از شمال غرب تا جنوب شرق به تصویر کشیده شد. در نتایج تحلیل خوشه‌ای سه پهنه آب‌وهوایی برای آن به‌دست آمد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Climatic Zoning using Multi-Variable Statistical Methods at East Azarbyjan Province

نویسندگان [English]

  • Hossein Rezaie 1
  • Zahra Rabiee 2
  • Zabihollah Khani Temeliyeh 3
  • Sakineh Khani Temeliyeh 4

1 Associate Prof., Department of Water Engineering, Faculty of Engineering, Urmia University., Urmia., Iran

2 M.Sc., Department of Hydro-Meteorology, Faculty of Human Science, Zanjan University, Zanjan, Iran

3 PhD Scholar, Department of Water Resources Engineering, Faculty of Agriculture, Urmia University, Urmia, Iran

4 PhD Scholar, Department of Hydro-Metrology, Faculty of Human Science, Zanjan University, Zanjan, Iran

چکیده [English]

Climate is one of the most important and effective phenomenon of human life. Today's human, in order to develop industrial and municipal centers, and to increase food resources, needs to increase its information in the context of different climatic zones. The aim of this research was to achieve cluster classification by multivariate statistical methods. In this regard, 12 climatic elements were selected from 11 synoptic stations (isometropia) inside the East Azarbaijan Province for climatic zoning of the region. The maps and diagrams (plots) were plotted using SURFER and MATLAB software and data analysis was done using SPSS and MINITAB. The principal components analysis was performed for the average temperature, water vapor pressure difference between the maximum and minimum temperature and wind data. Moreover, in factor analysis with varimax rotation, three factors were obtained: humidity, average mean temperature, and minimum absolute temperature. The intensity of the factors was portrayed from North East to East and North West to South East. In the cluster analysis, three climatic zones were obtained.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Factor analysis
  • Cluster analysis
  • Component
  • rotation
Bagheri M., MoradianKarahroudi M., Sadat Tabatabaei F. )2015(. Climatic Zoning of West by Multivariate Statistical Methods. J. Sci. Today's World, 4(6), 181-188.
 
Farshadfar A. S. (2005). Principles and methods of multivariate statistics. Razi University Pub., Kermanshah [In Persian].
 
KhaniTemeliyeh S., Rabiee Z., KhaniTemeliyeh Z. and Rezaie H. (2014). Climatic Zoning Using Multi-Variable Statistical Methods (A Case Study:Khorasan Razavi Province). Int. J. Current Life Sci.., 4(12), 12344-12349.
 
Khosravi M. and NazriPouri H. (2010). Application of cluster analysis to identify features of rainy days (Khash station). J. Geogr. Space, 9, 65-90 [In Persian].
 
Lashanizand M., Kianfar P. (2016). Climatic Zonation and the Related Variables, Emphasizing Aerosol Parameters in Hamedan, Lorestan, and Markazi Provinces. Int. J. Adv. Biotech. Res. 7(S2), 497-506. 
 
Mansourfar K. (2008). Advanced Methods of Statistics, Tehran University Press.
 
Masoodian A. and Mohammadi B. (2007). Identifying of air synoptic types at Sanandaj station (in 1964-1994). Geogr. Region. Develop., 5(9), 7-21 [In Persian].
 
Montazeri M. (2005). Spatial Temporal Analysis of Iran's temperature in the last half century. PhD Thesis, Department of Geography, Isfahan University, Isfahan, Iran [In Persian].
 
Nazemolsadat M., Beige B. and Amin S. (2003). Application of the principal component analysis for the regionalization of winter precipitation over Boushehr, Fars, and Kohgiloye & Boyerahmad Provinces. J. Water Soil Sci., 7(1), 61-72 [In Persian].
 
Pineda-Martinez L. and Carbajal N. (2017). Climatic analysis linked to land vegetation cover of Mexico by applying multivariate statistical and clustering analysis. Atmósfera 30(3), 233-242.
 
Pouya H., Khalaj A., Mortazavi S. and ManavaPour s. (2017). Zoning the Precipitation Climate in Fars Province. Int. J. Basic Sci. Appl. Res., 6(3), 209-218.
 
Saliqeh M., barimani F. and Esmaeelinejad M. (2008). Climatical Regionalization of Sistan & Balouchestan Province. Geogr. Develop., 6(12), 101-116. Masoodian A. (2011). Climate of Iran, Sharia Tows Pub., Mashhad [In Persian].
 
Torabi S. and Jahanbakhsh S. (2003). Determination of background variables in Iran's climatic classification: introduction and application of factor analysis and principal component analysis methods in geographic and climatological studies analysis. Geogr. Res., 19(1), 151-165 [In Persian].
 
Zolfaghari H. (2005). Investigating natural seasons in Kermanshah Province, Geogr. Res. Quarterly, 20(1), 90-106.