ORIGINAL_ARTICLE
وردایی فصلی ابرهای مایع در گستره ایران مبتنی بر داده های سنجنده MODIS ماهواره TERRA
ابر پدیده ویژهای است که در اثر دگرگونیهای دینامیکی و ترمودینامیکی گردش عمومی هواسپهر به وجود میآید. ابرها حد واسط بین سامانههای همدیدی و شرایط آب و هوای سطح زمین هستند و از اهمیت ویژهای در رژیم بارش برخوردارند. هدف از این پژوهش بررسی تغییرات زمانی-مکانی ابرهای مایع (LWCOT[1]) فصلی ایران است. بر این اساس دادههای سنجنده MODIS ماهواره Terra (2015-2001) و دادههای بلند مدت 31 ایستگاه آب و هواشناسی همدید (2015-1960) اخذ و پردازش شدند. نتایج نشان داد از شمال به جنوب و از غرب به شرق از فراوانی ابرهای مایع کاسته میشود. ابرهای مایع ایران دارای یک رابطه غیرخطی و احتمالاً پیچیده هستند و عواملی همچون جهتگیری دامنهها، سامانههای بارشی، دوری از منابع رطوبتی در وردایی ابرها نقش چشمگیری دارند. بیشینه فراوانی ابرهای مایع در فصول سرد سال و عمدتاً در عرضهای جغرافیایی بالا قرار دارند. جهتگیری دامنهها، سامانههای کلان مقیاس همدید و دوری و نزدیکی از منابع رطوبتی مهمترین عوامل تغییرات ابرهای مایع ایران هستند. فراوانی روزهای ابر مایع در فصل زمستان منطبق بر مسیر حرکت چرخندها و تودههای هوای وارد شده به کشور محور غربی-شرقی دارند. فروانی چشمگیر ابرهای مایع فصل بهار در شمال غرب کشور و ارتفاعات ناشی از همرفت دامنهای و ناپایداری شدید است که منجر به رشد ابر شده است. در فصل تابستان با افزایش دما و استقرار پرفشار جنب حارهای آزور بر گستره کشور در بیرون از منطقهی خزری ابرهای مایع در خور توجهی مشاهده نمیشود؛ فصل پاییز نیز بیشینه ابرهای مایع در سواحل شمالی کشور به دلیل ورودی سامانه پرفشار سیبری است.
[1]- Liquid Water Cloud Optical Thickness (LWCOT)
https://www.sepehr.org/article_40467_ee134d80383ef5f388f7b64101eb56da.pdf
2020-05-21
7
19
10.22131/sepehr.2020.40467
ابرهای مایع
سنجنده MODIS
ماهواره TERRA
ایران
محمود
احمدی
ma_ahmadi@sbu.ac.ir
1
دانشیار آب و هواشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین
LEAD_AUTHOR
عباسعلی
داداشی رودباری
dadashiabbasali@gmail.com
2
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی شهری، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین
AUTHOR
بهناز
نصیری خوزانی
behnaznasiri1395@gmail.com
3
کارشناسی ارشد آب و هواشناسی شهری، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین
AUTHOR
طیبه
اکبری ازیرانی
takbariirani@gmail.com
4
استادیار آب و هواشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین
AUTHOR
1. احمدی، احمدی و داداشی رودباری،محمود، حمزه و عباسعلی (1397a)، واکاوی روند تغییرات و الگوی فضایی ابرناکی سالانه و فصلی در ایران، مخاطرات محیط طبیعی، 7(15): 239-256.
1
2. احمدی، داداشی رودباری و احمدی، محمود، عباسعلی و حمزه (1397b)، پایش دمای شب هنگام سطح زمین در گستره ایران مبتنی بر برونداد سنجنده MODIS، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی،32(1): 174-190.
2
3. افتخاری، دانیال(1392)، ارزیابی برخی ویژگیهای فیزیکی ابر در جنوب ایران به کمک دادههای ماهوارهای در دورهی 2012-2008، پایاننامه کارشناسی ارشد دانشگاه یزد، دانشکده علوم پایه،یزد.
3
4. حاتمی بهمن بیگلو و موحدی، خداکرم و سعید (1397)، واکاوی تغییرات زمانی و مکانی پوشش ابر در ایران با بهره گیری از دادههای سنجش از دور، مخاطرات محیط طبیعی، 7(16): 127-144.
4
5. رسولی، جهانبخش و قاسمی، علی اکبر، سعید و احمدرضا (1392)، بررسی تغییرات زمانی و مکانی مقدار پوشش ابر در ایران، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، 28 (3) :85-102.
5
6. علیجانی، بهلول (1389)، آب و هوای ایران، انتشارات دانشگاه پیام نور، چاپ دهم، تهران، 221 ص.
6
7. فرجزاده، منوچهر (1386). تکنیکهای اقلیمشناسی؛ انتشارات سازمان مطالعه و تدوین کتب علوم انسانی دانشگاهها (سمت)؛ تهران، 288ص.
7
8. قاسمی دستگردی، احمدرضا (1391)، مدلسازی تغییرات زمانی و مکانی پوشش ابری با تأکید بر روزهای بارش در ایران؛ رساله دکتری جغرافیای طبیعی؛ دانشگاه تبریز؛ دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی؛ گروه جغرافیای طبیعی.
8
9. قاسمیفر، فرجزاده، قویدل رحیمی و علی اکبری بیدختی، الهام، منوچهر، یوسف و عباسعلی (1397)، بررسی تغییرات فضایی- زمانی ابرناکی بر پایة ویژگیهای جغرافیایی و دادههای سنجش از دور در ایران، فیزیک زمین و فضا، 44(1): 103-124.
9
10. مسعودیان، سیدابوالفضل (1390)، آب و هوای ایران، انتشارات شریعه توس مشهد، چاپ اول، مشهد، 288 ص.
10
11. مفیدی، عباس (1383)، آب و هواشناسی سینوپتیکی بارشهای سیلزا با منشأ منطقة دریای سرخ در خاورمیانه، فصلنامة تحقیقات جغرافیایی، 75: 71-93.
11
12. Ackerman, S. A., Strabala, K. I., Menzel, W. P., Frey, R. A., Moeller, C. C., & Gumley, L. E. (1998), Discriminating clear sky from clouds with MODIS. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 103(D24), 32141-32157.
12
13. Ahmadi, M., Dadashiroudbari, A., Ahmadi, H. (2018), Spatiotemporal Variations of Total Cloud Cover and Cloud Optical Thickness in Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 44(4), 145-164.
13
14. Banta, R. M. (1990), the role of mountain flows in making clouds. In Atmospheric processes over complex terrain (pp. 229-283). American Meteorological Society, Boston, MA.
14
15. Bony, S., Stevens, B., Frierson, D. M., Jakob, C., Kageyama, M., Pincus, R., ...& Watanabe, M. (2015), Clouds, circulation and climate sensitivity. Nature Geoscience, 8(4), 261.
15
16. Christensen, M. W., Stephens, G. L., & Lebsock, M. D. (2013), Exposing biases in retrieved low cloud properties from CloudSat: A guide for evaluating observations and climate data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(21).
16
17. Di Girolamo, L., Liang, L., & Platnick, S. (2010), a global view of one dimensional solar radiative transfer through oceanic water clouds. Geophysical Research Letters, 37(18).
17
18. Flato, G., Marotzke, J., Abiodun, B., Braconnot, P., Chou, S. C., Collins, W., ...& Forest, C. (2013), Evaluation of climate models. In Climate change 2013: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 741-866). Cambridge University Press.
18
19. Ghasemifar, E., Farajzadeh, M., Perry, M. C., Rahimi, Y. G., & Bidokhti, A. A. (2017), Analysis of spatiotemporal variations of cloud fraction based on geographic characteristics over Iran. Theoretical and Applied Climatology, 1-17.
19
20. King, M. D., Platnick, S., Menzel, W. P., Ackerman, S. A., & Hubanks, P. A. (2013), Spatial and temporal distribution of clouds observed by MODIS onboard the Terra and Aqua satellites. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(7), 3826-3852.
20
21. Leinonen, J., Lebsock, M. D., Stephens, G. L., & Suzuki, K. (2016),improved retrieval of cloud liquid water from CloudSat and MODIS. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 55(8), 1831-1844.
21
22. Menzel, W.P. Frey, R.A. and Baum. B.A. (2010), Cloud top pressures and cloud algorithm theoretical basis document. Report, 8: 1-62.
22
23. Mueller, R., Trentmann, J., Träger-Chatterjee, C., Posselt, R., & Stöckli, R. (2011),The role of the effective cloud albedo for climate monitoring and analysis. Remote Sensing, 3(11), 2305-2320.
23
24. O’Neill, L. W., Wang, S., & Jiang, Q. (2011), Satellite climatology of cloud liquid water path over the Southeast Pacific between 2002 and 2009. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 11(11).
24
25. Platnick, S., King, M. D., Ackerman, S. A., Menzel, W. P., Baum, B. A., Riédi, J. C., & Frey, R. A. (2003), The MODIS cloud products: Algorithms and examples from Terra. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(2), 459-473.
25
26. Platnick, S., Meyer, K. G., King, M. D., Wind, G., Amarasinghe, N., Marchant, B., ...& Yang, P. (2017), The MODIS cloud optical and microphysical products: Collection 6 updates and examples from Terra and Aqua. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(1), 502-525.
26
27. Stephens, G. L., & Kummerow, C. D. (2007), The remote sensing of clouds and precipitation from space: A review. Journal of the Atmospheric Sciences, 64(11), 3742-3765.
27
28. Stephens, G. L., L’Ecuyer, T., Forbes, R., Gettelmen, A., Golaz, J. C., Bodas Salcedo, A., ...& Haynes, J. (2010), Dreary state of precipitation in global models. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 115(D24).
28
29. Stubenrauch, C. J., Rossow, W. B., Kinne, S., Ackerman, S., Cesana, G., Chepfer, H., ...& Maddux, B. C. (2013), Assessment of global cloud datasets from satellites: Project and database initiated by the GEWEX radiation panel. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(7), 1031-1049.
29
30. Wang, P. K. (2013), Physics and dynamics of clouds and precipitation. Cambridge University Press.
30
31. WMO (2011), Manual on Codes - Volume II Regional Codes and National Coding Practices. WMO.
31
32. Yadav, R. K. (2016),on the relationship between Iran surface temperature and northwest India summer monsoon rainfall. International Journal of Climatology, 36(13), 4425-4438.
32
33. Zhou, C., Zelinka, M. D., & Klein, S. A. (2016), Impact of decadal cloud variations on the Earth’s energy budget. Nature Geoscience, 9(12), 871.
33
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مؤلفه های زاویه انحراف قائم حاصل از تلفیق مدل ژئوپتانسیلی جهانی و مدل رقومی زمین در ایران
در حال حاضر بالاترین قدرت تفکیک مکانی مدلهای ژئوپتانسیلی جهانی حدود 5 دقیقه میباشد، در حالی که مدلهای توپوگرافی با قدرت تفکیک مکانی حدود 3 ثانیه و بالاتر در دسترس است. یکی از روشهایی که برای افزایش دقت مدلهای ژئوپتانسیلی جهانی در تولید تابعکهای مختلف میدان ثقل مورد استفاده قرار میگیرد، تلفیق این مدلها با مدلهای توپوگرافی با قدرت تفکیک مکانی بالاتر از مدل ژئوپتانسیلی است. در این مقاله هدف ارزیابی مؤلفههای زاویه انحراف قائم حاصل از تلفیق مدل ژئوپتانسیلی جهانی و مدل توپوگرافی با قدرت تفکیک مکانی بالا در ایران میباشد. تحقیق حاضر، از مدل EGM2008 با قدرت تقکیک مکانی حدود 5 دقیقه به عنوان مدل ژئوپتانسیلی جهانی، از مدل SRTM با قدرت تفکیک مکانی 3 ثانیه به عنوان مدل توپوگرافی و از مدل DTM2006 برحسب هارمونیکهای کروی تا درجه 2190 به عنوان سطح هموار مرجع برای تولید مدل توپوگرافی باقیمانده (RTM) استفاده نموده است. روش تحقیق به این صورت است که ابتدا با استفاده از مدل جهانی، مؤلفههای زاویه انحراف قائم در 10 ایستگاه لاپلاس ایران محاسبه شده و سپس با استفاده از مدل توپوگرافی باقیمانده تصحیحی برای این مؤلفهها بدست میآید. در پایان مؤلفههای زاویه انحراف قائم محاسبه شده توسط مدل جهانی به تنهایی و تلفیق مدل جهانی و مدل توپوگرافی باقیمانده با مؤلفههای زاویه انحراف قائم حاصل از مشاهدات نجومی و ژئودتیکی در 10 ایستگاه لاپلاس مقایسه میشوند. نتایج این مقایسهها حاکی از آن است که تلفیق مدل جهانی EGM2008 و RTM باعث بهبود حدود 15% در مؤلفه شمالی-جنوبی(𝜉) و 4/1% بهبود در مؤلفه شرقی-غربی(𝜂)در منطقه تست ایران میگردد.همچنین ارزیابیها نشان میدهند که خطای نسبی در محاسبه مؤلفه𝜉 با استفاده از تلفیق مدل EGM2008 و RTM حدود 6% و در محاسبه مؤلفه 𝜂 حدود 37% است.
https://www.sepehr.org/article_40468_ca352275d4e685d5618afde873b366be.pdf
2020-05-21
21
28
10.22131/sepehr.2020.40468
ایران
زاویه انحراف قائم
مدل ژئوپتانسیلی جهانی
مدل توپوگرافی باقیمانده
SRTM
EGM2008
DTM2006
روح اله
کریمی
rkarimy@ut.ac.ir
1
استادیار گروه ژئودزی و مهندسی نقشه برداری، دانشگاه تفرش، تفرش،ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا آزموده
اردلان
ardalan@ut.ac.ir
2
استاد، گروه مهندسی نقشه برداری، قطب علمی مهندسی نقشه برداری در مقابله با سوانح طبیعی، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، ایران
AUTHOR
سیاوش
یوسفی
samfam443@gmail.com
3
فارغ التحصیل کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، پردیس دانشکده های فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
1. AllahTavakoli Y., Safari A., Ardalan A. and Bahrodi A. (2015) Application of the RTM-technique to gravity reduction for tracking near-surface mass-density anomalies: A case study of salt diapirs in Iran. Studia Geophysica et Geodaetica, 59: 409-423.
1
2. Ardalan A.A., and Safari A. (2004) Ellipsoidal terrain correction based on multi-cylindrical equal-area map projection of the reference ellipsoid. Journal of Geodesy, 78: 114-123.
2
3. Bürki B., Müller A., and Kahle H-G. (2004) DIADEM: The New Digital Astronomical Deflection Measuring System for High-precision Measurements of Deflections of the Vertical at ETH Zurich. Electronic Proc. IAG GGSM2004 Meeting in Porto, Portugal. Published also in: CHGeoid 2003, Report 03-33 A (ed. U. Marti et al.), Bundesamt für Landestopographie (swisstopo), Wabern, Schweiz.
3
4. Claessens S.J., Featherstone W.E., and Anjasmara I.M. (2008) Is Australian data really validating EGM2008 or is EGM2008 just in/validating Australian data. In: Mertikas, S. (ed.) Gravity Geoid and Space Missions, Springer, Berlin Heidelberg New York.
4
5. Ďuríčková Z., and Janák J. (2016) RTM-based omission error corrections for global geopotential models: Case study in Central Europe. Studia Geophysica et Geodaetica, 60: 622-643.
5
6. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., and Alsdorf D. (2007) The Shuttle Radar Topography Mission. Reviews of Geophysics 45, RG2004, doi:10.1029/2005RG000183.
6
7. Forsberg R., and Tscherning C. (1981) The use of height data in gravity field approximation by collocation. Journal of Geophysical Research 86:7843–7854.
7
8. Forsberg R. (1984) A study of terrain reductions, density anomalies and geophysical inversion methods in gravity field modelling. Report 355, Department of Geodetic Science and Surveying, Ohio State University, Columbus, USA.
8
9. Forsberg R. (1994) Terrain Effects in Geoid Computations. International School for the Determination and Use of the Geoid. Lecture Notes, International Geoid School (IGS), Milan, Italy.
9
10. Förste Ch., Bruinsma S.L., Abrikosov O., Lemoine J.‐M., Schaller T., Götze H.‐J., Ebbing J., Marty J.C., Flechtner F., Balmino G., and Biancale R. (2014) EIGEN-6C4 The latest combined global gravity field model including GOCE data up to degree and order 2190 of GFZ Potsdam and GRGS Toulouse. 5th GOCE User Workshop, Paris, 25.-28.11.2014.
10
11. Heiskanen W.A., and Moritz H. (1967) Physical Geodesy. W.H. Freeman and Company, San Francisco.
11
12. Gilardoni M., Reguzzoni M., and Sampietro D. (2016) GECO: a global gravity model by locally combining GOCE data and EGM2008. Studia Geophysica et Geodaetica, 60: 228-247.
12
13. Hirt C. (2004) Entwicklung und Erprobung eines digitalen Zenitkamerasystems für die hochpräzise Lotabweichungsbestimmung., Ph.D. Thesis. Wissen. Arb. der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik an der Universität Hannover Nr. 253.
13
14. Hirt C. (2010) Prediction of vertical deflections from high-degree spherical harmonic synthesis and residual terrain model data. Journal of Geodesy 84: 179-190.
14
15. Hirt C., Marti U., Bürki B., and Featherstone W.E. (2010a) Assessment of EGM2008 in Europe using accurate astrogeodetic vertical deflections and omission error estimates from SRTM/DTM2006.0 residual terrain model data. Journal of Geophysical Research, 115, B10404, doi:10.1029/2009JB007057.
15
16. Hirt C., Featherstone W.E., and Marti U. (2010b) Combining EGM2008 and SRTM/DTM2006.0 residual terrain model data to improve quasigeoid computations in mountainous areas devoid of gravity data. Journal of Geodesy, 84: 557-567.
16
17. Hirt, C., Bürki B., Somieski A., and Seeber G. (2010c) Modern determination of vertical deflections using digital zenith cameras, Journal of Surveyimg Engineering, 136: 1–12.
17
18. Hirt C. (2013) RTM gravity forward-modeling using topography/bathymetry data to improve high-degree global geopotential models in the coastal zone. Marine Geodesy, 36: 1–20.
18
19. Hirt C., Bucha B., Yang M., and Kuhn M. (2019) A numerical study of residual terrain modelling (RTM) techniques and the harmonic correction using ultra-high-degree spectral gravity modelling. Journal of Geodesy, doi.org/10.1007/s00190-019-01261-x (published online).
19
20. Huang J., and V´eronneau M. (2009) Evaluation of the GRACE-based Global Gravity Models in Canada. Newton’s Bulletin No. 4, 66-72.
20
21. Jekeli C. (1999) An analysis of vertical defections derived from high-degree spherical harmonic models. Journal of Geodesy, 73: 10-22.
21
22. Jekeli C. (2013) Extent and resolution requirements for the residual terrain effect in gravity gradiometry. Geophysical Journal International, 195: 211–221.
22
23. Jarvis A., Reuter H.I., Nelson A., and Guevara E. (2008) Hole-filled SRTM for the globe Version 4. Available from the CGIAR-SXI SRTM 90m database: http://srtm.csi.cgiar.org.
23
24. Kiamehr R., and Chavoshi-NezhadA. (2014) Evaluation of the EGM2008 and GOCE global geoid models versus theLaplace points in Iran (in Persian). Iranian Journal of Geophysics, 8: 110-122.
24
25. Märdla S., Ågren J., Strykowski G., Oja T., Ellmann A., Forsberg R., Bilker-Koivula, M.,Omang O., Paršelinas E., and Liepinš I. (2017) From Discrete Gravity Survey Data to a High-resolution Gravity Field Representation in the Nordic-Baltic Region. Marine Geodesy, 40: 416-453.
25
26. Nagy D., Papp G., and Benedek J. (2000) The gravitational potential and its derivatives for the prism. Journal of Geodesy, 74: 552–560
26
27. Nagy D., Papp G., and Benedek J. (2002) Corrections to “The gravitational potential and its derivatives for the prism”. Journal of Geodesy, 76, 475
27
28. Pavlis N.K., Holmes S.A., Kenyon S.C., and Factor J.K. (2012) The development and evaluation of the Earth Gravitational Model 2008 (EGM2008). Journal of Geophysical Research, 117, B04406, doi:10.1029/2011JB008916
28
29. Rexer M., Hirt C., Bucha B., and Holmes S. (2018) Solution to the spectral filter problem of residual terrain modelling (RTM). Journal of Geodesy, 92: 675-690
29
30. Safari A., and Ardalan A.A. (2007) New Cylindrical Equal Area and Conformal Map Projections of the Reference Ellipsoid for Local Applications. Survey Review, 39: 132-144
30
31. Sjöberg L.E. (2011) Quality Estimates in Geoid Computation by EGM08. Journal of Geodetic Science, 1: 361-366
31
32. Somieski A.E. (2008). Astrogeodetic Geoid and Isostatic Considerations in the North Aegean Sea, Greece, Diss. ETH No. 17790, ETH Zurich, Switzerland
32
33. Torge W. (2001) Geodesy, 3rd ed., de Gruyter, Berlin, New York
33
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و پیاده سازی یک مدل GIS مبنا برای برنامه ریزی اسکان موقت در مدیریت بحران زلزله شهر بابل
برنامهریزی اسکان موقت زلزله باهدف کاهش آسیب های ثانویه زمین لرزه همواره یکی ازدغدغههای اصلی برنامه ریزان و مدیران شهری بوده است. در گذشته برنامه ریزی اسکان موقت صرفاً با توجه به اصولی مانند خالی بودن زمین یا بدون مالک بودن آن صورت میگرفته، اما امروزه این کار با استفاده از فناوری های نوین مانند GIS و با در نظر گرفتن معیارهای متعدد مکانی و توصیفی انجام میشود. با توجه به اینکه تاب آوری شهری از مهمترین شاخه های مدیریت بحران شهری میباشد، لذا ارزیابی خطرپذیری و برنامه ریزی برای کاهش آن ازجمله مکانیابی اسکان موقت (به عنوان یکی از اصول تاب آوری شهری) بسیار ضروری است. با بررسیهای صورت گرفته شهر بابل وضعیت مناسبی از نظر اسکان موقت زلزله زدگان ندارد که آن هم، به دلیل عدم توجه به لحاظ نمودن این مراکز مهم در برنامه ریزی شهری میباشد. در تحقیق حاضر، نظرات کارشناسان خبره با تخصصهای مهندسی سازه، زلزله، شهرسازی، مدیریت بحران، پدافندغیرعامل، ترافیک و حمل و نقل مورد استفاده قرار گرفته و معیارهای مؤثر در مکانیابی مراکز اسکان موقت استخراج و وزن دهی شدند. سپس با استفاده از توابع تحلیلی GIS، نقشههای معیار تولید و با ترکیب آنها بهترین مناطق برای اسکان موقت (پس از زلزله احتمالی) در شهر بابل مشخص شد. با تحلیل نتایج مشخص شد که تنها 7 درصد از محدوده شهر بابل برای اسکان موقت مناسب است. این مناطق با توجه به سایر استانداردهای اسکان موقت مورد بررسی قرار گرفتند که در نهایت شش محل و در مجموع 107 هکتار (کمتر از 4درصد) برای اسکان موقت مناسب تشخیص داده شد. اگرچه این 107 هکتار در حال حاضر میتواند پاسخگوی نیاز شهر بابل با توجه به جمعیت کنونی آن باشد، اما اگر نرخ رشد جمعیت شهر بابل و از طرفی افزایش ساخت و ساز و در نتیجه آن کاهش فضای مناسب برای اسکان موقت در نظر گرفته شود، قطعاً در آیندهای نزدیک شهر بابل با کمبود فضای مناسب جهت اختصاص به اسکان موقت زلزله زدگان مواجه خواهد بود.
https://www.sepehr.org/article_40469_30e1c044b1984a021dc995737ad69521.pdf
2020-05-21
29
41
10.22131/sepehr.2020.40469
مدیریت بحران
زلزله
برنامه ریزی اسکان موقت
GIS
تصمیم گیری چندمعیاره
تئوری مجموعه های فازی
بابل
یاسر
ابراهیمیان قاجاری
y.ebrahimian@nit.ac.ir
1
استادیار دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
AUTHOR
1. بوذرجمهری، جوانی، کاتبی؛ خدیجه، خدیجه، مجیدرضا. (1394)، مکانیابی بهینة پایگاه اسکان موقّت در مدیریت بحران نواحی روستایی(نمونة مورد مطالعه: بخش مرکزی شهرستان فاروج)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره شانزدهم، صص1-19.
1
2. بهادری، هاشمینژاد، برانی، کریمی؛ هادی، آراز، مریم، امجد. (1396)، مکان یابی بهینه محل اسکان موقت پس از زلزله (مطالعه موردی: شهر مهاباد)، مجله مخاطرات محیط طبیعی، سال ششم، شماره سیزدهم، صص 109-142.
2
3. پیام راد، وفائینژاد؛ داوود، علیرضا (1394)، کمک به مدیریت بحران زلزله با مکان یابی مراکز اسکان موقت با استفاده از یک سیستم حامی تصمیم گیری GIS مبنا (مطالعه موردی: منطقه 8 شهرداری اصفهان)، نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری، دوره 5، شماره2، صص 231-246.
3
4. سلطانی، المدرسی؛ زینب، سیدعلی (1396)، تعیین مکان مناطق اسکان موقت و سایت های امدادرسانی پس از زلزله در بافت تاریخی شهر یزد با استفاده از AHP،FAHP ، FUZZY LOGIC و GIS، جغرافیا و آمایش شهری- منطقه ای، شماره 22، صص1-20.
4
5. نصیرپور، طیبا، داداشی، حسنآبادی؛ غفور، علیرضا، مریم، علی (1393)، مکان یابی بهینه محل های اسکان موقت آسیب دیدگان ناشی از زلزله در مناطق شهری با استفاده از روش های چندمعیاری GIS، مطالعه موردی: منطقه یک کرج، همایش ملی کاربرد مدل های پیشرفته تحلیل فضایی(سنجش از دور و GIS) در آمایش سرزمین، دانشگاه آزاد اسلامی واحد یزد، شهرداری یزد.
5
6. Amideo, A. E., Scaparra, M. P., & Kotiadis, K. (2018). Optimising shelter location and evacuation routing operations: The critical issues. European Journal of Operational Research.
6
7. Anand A, Jethoo AS, Sharma G. (2015). Selection of temporary rehabilitation location after disaster: a review.European Scientific Journal, ESJ; 11(10).
7
8. Andreassen, N., Borch, O. J., Kuznetsova, S., & Markov, S. (2018). Emergency Management in Maritime Mass Rescue Operations: The Case of the High Arctic. In Sustainable Shipping in a Changing Arctic (pp. 359-381). Springer, Cham.
8
9. Anhorn, J., & Khazai, B. (2015). Open space suitability analysis for emergency shelter after an earthquake. Natural Hazards and Earth System Sciences, 15(4), 789-803.
9
10. Banica, A., Rosu, L., Muntele, I., & Grozavu, A. (2017). Towards Urban Resilience: A Multi-Criteria Analysis of Seismic Vulnerability in Iasi City (Romania). Sustainability, 9(2), 270.
10
11. Boostani, A., Jolai, F., & Bozorgi-Amiri, A. (2018). Optimal location selection of temporary accommodation sites in Iran via a hybrid fuzzy multiple-criteria decision making approach. Journal of Urban Planning and Development, 144(4), 04018039.Chen, H. W., & Chang, N. B. (2010). Using fuzzy operators to address the complexity in decision making of water resources redistribution in two neighboring river basins. Advances in water resources, 33(6), 652-666.
11
12. Chen, V.Y.C., Pang Lien, H., Liu, C.H., Liou, J.J.H., Hshiung Tzeng, G., Yang, L.S., (2011). “Fuzzy MCDM approach for selecting the best environment-watershed plan”. Appl. SoftComput.volume 11, pp 265–275
12
13. Choobbasti, A., Naghizadehrokni, M., & Charaty, R. (2017). Microzonation of Liquefaction Hazard using Liquefaction Index in Babol City. Geotechnical Engineering Journal of the SEAGS & AGSSEA, 48.
13
14. Contreras, D., Forino, G., & Blaschke, T. (2018). Measuring the progress of a recovery process after an earthquake: The case of L’aquila, Italy. International journal of disaster risk reduction, 28, 450-464.
14
15. Ebrahimian-Ghajari, Y., AleSheikh, A. A., Modiri, M., Hosnavi, R., & Nekouei, M. A. (2016). Modeling of seismic vulnerability of urban buildings in geographic information system environment: A case study in Babol, Iran. Journal of Rescue and Relief, 7(4), 12-25.
15
16. Ghajari, Y., Alesheikh, A., Modiri, M., Hosnavi, R., & Abbasi, M. (2017). Spatial modelling of urban physical vulnerability to explosion hazards using GIS and Fuzzy MCDA. Sustainability, 9(7), 1274.
16
17. Ghajari, Y. E., Alesheikh, A. A., Modiri, M., Hosnavi, R., Abbasi, M., & Sharifi, A. (2018). Urban vulnerability under various blast loading scenarios: Analysis using GIS-based multi-criteria decision analysis techniques. Cities, 72, 102-114
17
18. Hadavi F, Zamani M, Movasati M, Koohgard K, Hadavi M. (2014). Optimal site selection for temporary housing after an earthquake in urban areas using multiple criteria decision-making methods and GIS (A case study of municipal district 6, Tehran metropolis). Journal of Applied Environmental and Biological Sciences; 5(1):6-13.
18
19. Handmer, J., & Dovers, S. (2012). The handbook of disaster and emergency policies and institutions. Routledge.
19
20. Jaskowski, P., Biruk, S., & Bucon, R. (2010). Assessing contractor selection criteria weights with fuzzy AHP method application in group decision environment. Automation in construction, 19(2), 120-126
20
21. Li H, Zhao L, Huang R, Hu Q. (2017). Hierarchical earthquake shelter planning in urban area: a case for Shanghai in China. International Journal of Disaster Risk Reduction.
21
22. López, S., Márquez, A. A., Márquez, F. A., & Peregrín, A. (2019). Evolutionary Design of Linguistic Fuzzy Regression Systems with Adaptive Defuzzification in Big Data Environments. Cognitive Computation, 1-12.
22
23. Malczewski, J., & Rinner, C. (2015). Multicriteria decision analysis in geographic information science. New York: Springer.
23
24. Meerow, S., Newell, J. P., & Stults, M. (2016). Defining urban resilience: A review. Landscape and urban planning, 147, 38-49.
24
25. Paton, D., & Johnston, D. (2017). Disaster resilience: an integrated approach. Charles C Thomas Publisher.
25
26. Pitidis, V., Tapete, D., Coaffee, J., Kapetas, L., & Porto de Albuquerque, J. (2018). Understanding the implementation challenges of urban resilience policies: investigating the influence of urban geological risk in Thessaloniki, Greece. Sustainability, 10(10), 3573.
26
27. Pourghasemi, H. R., & Rossi, M. (Eds.). (2019). Natural Hazards GIS-based Spatial Modeling Using Data Mining Techniques. Springer.
27
28. Rezaei, S., & Choobbasti, A. J. (2018). Evaluation of local site effect from microtremor measurements in Babol city, Iran. Journal of Seismology, 22(2), 471-486.
28
29. Seddighi, H., & Salmani, I. (2019). Gender Differences in Children Mental Health Disorders after Earthquakes in Iran: A Systematic Review. Journal of Community Health Research, 8(1), 54-64.
29
30. Singh, A., & Prasher, A. (2019). Measuring healthcare service quality from patients’ perspective: using Fuzzy AHP application. Total Quality Management & Business Excellence, 30(3-4), 284-300.
30
31. Song, S., Zhou, H., & Song, W. (2019). Sustainable shelter-site selection under uncertainty: A rough QUALIFLEX method. Computers & Industrial Engineering, 128, 371-386.
31
32. Tang, V., & Wen, A. (2015). An intelligent simulation system for earthquake disaster assessment, computers & Geosciences vol.35: 871-879.
32
33. To, N. T., & Kato, T. (2018). Characteristics and development of policy and institutional structures of emergency response in Vietnam. International journal of disaster risk reduction, 31, 729-741.
33
34. Wei, G., & Lu, M. (2018). Pythagorean fuzzy power aggregation operators in multiple attribute decision making. International Journal of Intelligent Systems, 33(1), 169-186.
34
35. Zhang, P., Yang, R., Liu, X., Liu, Y., & Zhang, H. (2016). A GIS-based urban vulnerability and emergency response research after an earthquake disaster. In Proceedings of the Second ACM SIGSPATIALInternational Workshop on the Use of GIS in Emergency Management (p. 11). ACM.
35
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی پدیده گرمبـاد در رشتـه کوه های البرز غربی و تأثیـر آن بر میـزان تنش های حرارتی ایجاد شده در پوشش های گیـاهان با استفاده از تصاویر لنـدست 8
گرمباد[1]، پدیدۀ رایج در دامنههای شرقی و شمالی البرز غربی در کشور ایران است. ایجاد تغییرات دمایی در دامنههای بادپناه مناطق درگیر گرمباد، منجر به تنشهای گرمایی در محیط اکوسیستم منطقه میشود. بارها به خاطر افزایش دمای منطقهی گرمباد آتش سوزیهای گستردهای در منطقه رخ داده است. فراوانی وقوع گرمباد در دورة سرد سال در مقایسه با دورة گرم سال افزایش قابل توجهی دارد. بر اساس نمونه مطالعاتی 4 سپتامبر 2015،مناطقی که دارای پوشش متراکم جنگلی هستند( دامنههای شرقی رشته کوه البرز) دارای بالاترین مقادیر تابش دریافتیاند. اثر حوزه نفوذ پدیده گرمباد در این دامنهها باعث افزایش تابش دریافتی بین مقادیر 600 تا 700 وات بر مترمربع گردیده است. در مقابل، در دامنههای رو به باد (دامنههای غربی) میزان تابش خالص دریافتی در پایین دست دامنه حدود 75 و در ارتفاعالات 150 وات بر متر مربع نسبت به حوزه تأثیر گرمباد، کمتر است. مقادیر شار حرارتی خاک در دامنههای غربی(بادگیر) به علت وجود تراکم پوشش گیاهی کمتر میزان انتقال انرژی حرارتی به زمین نسبت به دامنههای شرقی(بادپناه) بسیار بیشتر است. در دامنههای غربی قسمت اعظم منطقه دارای شار حرارتی بین 80 تا 120 وات بر مترمربع و دامنههای شرقی به علت جذب تابشهای خورشید توسط تاج پوششهای جنگلی میزان شار حرارتی خاک بین 20 تا 40 وات بر متر مربع است. لذا بیشتر تابشهای خورشیدی صرف بالا رفتن دما در اطراف تاج پوشش شده و زمینه لازم برای تبخیر بیشتر از پوشش گیاهی و ایجاد تنشهای حرارتی در اندام های پوشش گیاهی فراهم میشود. [1]- Fohn wing
https://www.sepehr.org/article_40470_68547aee2ea09c4ad8664550ab49352b.pdf
2020-05-21
43
56
10.22131/sepehr.2020.40470
گرمباد
تابش خالص
شار حرارتی خاک
سنجش از دور
لندست 8
رشته کوه های البرز غربی
قاسم
کیخسروی
gh_keikhosravi@sbu.ac.ir
1
استادیار اقلیم شناسی دانشگاه شهید بهشتی
LEAD_AUTHOR
شهریار
خالدی
s-khledi@sbu.ac.ir
2
استاد اقلیم شناسی ، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین
AUTHOR
آمنه
یحیوی
aamenehyahyavi@gmail.com
3
دانشجوی کارشناسی ارشد، آب و هواشناسی محیطی، دانشگاه شهید بهشتی
AUTHOR
1. رحیمی، د.، خادمی، س. 1397. تحلیل الگوهای همدید خطر آتشسوزی در جنگلهای شمال ایران(استان گلستان)، مجله مخاطرات محیط طبیعی،7 (17): 36-19.
1
2. رنجبر سعادت آبادی،ع.، پور میرزا،ج. 1394.مطالعه هواشناختی پدیده گرمباد در استان گیلان. نشریه جغرافیا و توسعه، (40):90-69.
2
3. صلاحی، ب.،عالی جهان. 1395. واکاوی همدید علل ترمودینامیکی آتش سوزی جنگل های شهرستان دزفول. جغرافیا و مخاطرات محیطی، 5(2): 85-65.
3
4 .عزیزی، ق.،یوسفی، ی. 1388. گرمباد(فون) و آتشسوزی جنگل در استانهای مازندران و گیلان. فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، 1(92): 28-3.
4
5. عزیزی، ق.، برزو،ف.، علیجانی، ب. 1391. واکاوی همدید آتشسوزی در جنگلهای شمالی ایران مورد: استانهای گیلان و گلستان ، 16(3): 98-79.
5
6. علیزاده، ا.، کمالی، غ.، موسوی، ف.، موسوی بایگی،م. 1379. هوا و اقلیم شناسی، انتشارات دانشگاه فردوسی مشهد،چاپ پنجم.
6
7. قمرنیا، ه.، رضوانی، و. 1392. محاسبه و پهنه بندی تبخیر-تعرق با استفاده از الگوریتم سبال(Sebal) در غرب ایران(دشت میان دربند). نشریه آب و خاک(علوم و صنایع کشاورزی)، (1): 81-72.
7
8 .گلوانی،ف.، لشکری،ح. 1390. تحلیل و پیشبینی نقش باد فون بر آتش سوزی جنگلهای استان گیلان. فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر»،20(79): 36-31.
8
9. محمدی، ح.، یلمه، ا. 1392. تحلیل آماری-همدید آتشسوزی جنگل در استان گلستان مطالعة موردی روزهای 25 آذر و 18 بهمن 1384. نشریة پژوهشهای اقلیمشناسی ، 80-63.
9
10. مؤمنپور، ف.، فریدمجتهدی، ن.، هادینژادصبوری، ش.، عابد، ح.، نگاه، س. 1393. سازوکار نگارهگیری باد گرمش در البرز. نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، 1 (4): 123-105.
10
11. Bastiaanssen, W.G., 2000. SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey. Journal of hydrology, 229(1-2), 87-100.
11
12. Falarz, M., 2007. Snow cover variability in Poland in relation to the macro and mesoscale atmospheric circulation in the twentieth century. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 27(15), 2069-2081.
12
13. Field, T.S. and Hill, M.D., 2002. Weather, Chinook, and stroke occurrence. STROKE-DALLAS-, 33(7), 1751-1756.
13
14. Flannigan, M.D., Stocks, B.J. and Wotton, B.M., 2000. Climate change and forest fires. Science of the total environment, 262(3), 221-229.
14
15. Gaffin, D.M., 2009. On high winds and foehn warming associated with mountain-wave events in the western foothills of the southern Appalachian Mountains. Weather and forecasting, 24(1), 53-75.
15
16. Ghamarnea, H., Rezvani, S.V., 1392. Evaluation and zonation of evapotranspiration using Sebal algorithm in western Iran, Journal of Water and Soil (Agricultural Science and Technology), (1), 72-81.
16
17. Gohm, A. and Mayr, G.J., 2004. Hydraulic aspects of föhn winds in an Alpine valley. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: A journal of the atmospheric sciences, applied meteorology and physical oceanography, 130(597), 449-480.
17
18. Gohm, A., Zangl, G. and Mayr, G.J., 2004. South foehn in the Wipp Valley on 24 October 1999 (MAP IOP 10): Verification of high-resolution numerical simulations with observations. Monthly weather review, 132(1), 78-102.
18
19. Groisman, P.Y., Sherstyukov, B.G., Razuvaev, V.N., Knight, R.W., Enloe, J.G., Stroumentova, N.S., Whitfield, P.H., Førland, E., Hannsen-Bauer, I., Tuomenvirta, H. and Aleksandersson, H., 2006. Potential forest fire danger over Northern Eurasia: changes during the 20th century. Global and planetary change, 56(3-4), 371-386.
19
20. Inaba, H., Kawamura, R., Kayahara, T. and Ueda, H., 2002. Extraordinary persistence of foehn observed in the Hokuriku district of Japan in the 1999 summer. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 80(4), 579-594.
20
21. Institute of Meteorology and Physics, University of Agricultural Sciences., 1999. South foehn and ozone in the Eastern Alps case study and climatological aspects. Atmospheric Environment, 34 (2000), 1379-1394.
21
22. Jaiswal, R.K., Mukherjee, S., Raju, K.D. and Saxena, R., 2002. Forest fire risk zone mapping from satellite imagery and GIS. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 4(1), 1-10.
22
23. Kilpelainen, A., Kellomäki, S., Strandman, H. and Venäläinen, A., 2010. Climate change impacts on forest fire potential in boreal conditions in Finland. Climatic Change, 103(3-4), 383-398.
23
24. Kishcha, P., Starobinets, B., Savir, A., Alpert, P. and Kaplan, M., 2018. Foehn-induced effects on local dust pollution, frontal clouds and solar radiation in the Dead Sea valley. Meteorology and Atmospheric Physics, 130(3), 295-309.
24
25. Ma, H., Shao, H. and Song, J., 2014. Modeling the relative roles of the foehn wind and urban expansion in the 2002 Beijing heat wave and possible mitigation by high reflective roofs. Meteorology and Atmospheric Physics, 123(3-4), 105-114.
25
26. Mofidi, A., Soltanzadeh, I., Yousefi, Y., Zarrin, A., Soltani, M., Samakosh, J.M., Azizi, G. and Miller, S.T., 2015. Modeling the exceptional south Foehn event (Garmij) over the Alborz Mountains during the extreme forest fire of December 2005. Natural Hazards, 75(3), 2489-2518.
26
27. Pereira, M.G., Trigo, R.M., da Camara, C.C., Pereira, J.M. and Leite, S.M., 2005. Synoptic patterns associated with large summer forest fires in Portugal. Agricultural and Forest Meteorology, 129(1-2), 11-25.
27
28. Piringer, M., Baumann, K., Pechinger, U. and Vogt, S., 2001. Meteorological and ozone sounding experience during a strong foehn event–a MAP case study. Meteorologische Zeitschrift, 10(6), 445-455.
28
29. Seibert, P., 1990. South foehn studies since the ALPEX experiment. Meteorology and Atmospheric Physics, 43(1-4), 91-103.
29
30. Speirs, J.C., McGowan, H.A., Steinhoff, D.F. and Bromwich, D.H., 2013. Regional climate variability driven by foehn winds in the McMurdo Dry Valleys, Antarctica. International Journal of Climatology, 33(4), 945-958.
30
31. Sprenger, M. and Schär, C., 2001. Rotational aspects of stratified gap flows and shallow föhn. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127(571), 161-187.
31
32. Wada, H., Nonami, H., Yabuoshi, Y., Maruyama, A., Tanaka, A., Wakamatsu, K., Sumi, T., Wakiyama, Y., Ohuchida, M. and Morita, S., 2011. Increased ring-shaped chalkiness and osmotic adjustment when growing rice grains under foehn-induced dry wind condition. Crop science, 51(4), 1703-1715.
32
33. Wastl, C., Schunk, C., Leuchner, M., Pezzatti, G.B. and Menzel, A., 2012. Recent climate change: long-term trends in meteorological forest fire danger in the Alps. Agricultural and Forest Meteorology, 1621-13.
33
34. Waters, R., Allen, R.G., Bastiaanssen, W.G.M., Tasumi, M. and Trezza, R., 2002. SEBAL Surface Energy Balance Algorithms for Land Idaho Implementation Advanced Training and Users Manual. Version 1.0.
34
35. WMO., 1992. International Meteorological Vocabulary World Meteorological Organization Geneva Switzerland, 784 .
35
36. Yang, X., Tang, G., Zhang, W. and Zhu, S., 2011. Accuracy assessment of ASTER GDEM in North Shaanxi. In Advances in Cartography and GIScience. Volume. Springer, Berlin, Heidelberg, (2 ), 371-382.
36
37. Zangl, G., 2002. Idealized numerical simulations of shallow föhn. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: A journal of the atmospheric sciences, applied meteorology and physical oceanography, 128(580), 431-450.
37
38. Zumbrunnen, T., Pezzatti, G.B., Menéndez, P., Bugmann, H., Bürgi, M. and Conedera, M., 2011. Weather and human impacts on forest fires: 100 years of fire history in two climatic regions of Switzerland. Forest Ecology and Management, 261(12), 2188-2199.
38
ORIGINAL_ARTICLE
ارایه روشی نوین جهت انتخاب بهینه شاخص های مرتبط با پوشش زمین به منظور شناسایی جزایر حرارتی شهری، با بکارگیری داده های سنجش از دور
در تحقیقات اخیر، دانشمندان توجه ویژهای به مسئله گرمایش جهانی داشتهاند، زیرا دمای سطح زمین در طول قرن گذشته به طور قابل توجهی افزایش یافته است. جزایر حرارتی شهری[1]به پدیدهای ناشی از آثار شهرنشینی اشاره دارد که درجه حرارت در محیط شهری از مناطق اطراف آن بالاتر میرود. بررسی این دما توسط سنسورها دارای مشکلاتی همچون هزینه و گسسته بودن نقاط اندازهگیری را دارد. بنابراین تحقیق حاضر تلاش میکند، با تکنیک سنجش از دور مدلی کمی و پیوسته را برای پوشش این مشکلات در شهر تهران ارائه دهد. لذا با استفاده از تصاویر لندست 8 [2]، و دادههای سنجنده مودیس، فاکتورهایی تولید و بررسی میشوند که در تولید جزایر حرارتی شهری مؤثر هستند. به منظور تولید این فاکتورها ابتدا با انجام تصحیحات لازم برروی تصاویر مورد نیاز، تعداد چهارده شاخص انتخاب و در سه سناریو مختلف محاسباتی شامل روش رگرسیون خطی، رگرسیون بردار پشتیبان و با استفاده از الگوریتم ژنتیک بکارگرفته شد. به منظور مدلسازی رویکردهای بیان شده، مجموعاً 2400 نقطه دارای دما به عنوان داده میدانی از منطقه مورد مطالعه (شهر تهران) جمعآوری شده است. برای ارزیابی کارایی سناریوهای مورد استفاده، 30% دادهها (جمعاً 720 نقطه) به صورت اتفاقی انتخاب شده و بعنوان دادههای آموزشی در نظر گرفته و مابقی 70% دادهها (جمعاً 1680 نقطه) به عنوان دادههای تست مورد ارزیابی قرار گرفت.براساس نتایج بدست آمده، ترکیب مدل رگرسیون بردار پشتیبان و الگوریتم ژنتیک بهترین تطابق را (میانگین خطای مربعی 9324/0، نرمال شده میانگین خطای مربعی2695/0 و ضریب همبستگی 9315/0) با دادههای زمینی مورد استفاده دارند. [1]- Urban Heat Islands [2]- Landsat 8
https://www.sepehr.org/article_40471_00f09415dbe5091a4190184229a2cc27.pdf
2020-05-21
57
72
10.22131/sepehr.2020.40471
جزایر حرارتی شهری
رگرسیون خطی
رگرسیون بردار پشتیبان
الگوریتم ژنتیک
تصاویر لندست 8
نیکروز
مستوفی
n-mostofi@azad.ac.ir
1
دانشجوی مقطع دکتری تخصصی، گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست،واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
حسین
آقامحمدی زنجیرآباد
aghamohammadi@srbiau.ac.ir
2
استادیار عضو هیأت علمی، گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
وفایی نژاد
a-vafaei@sbu.ac.ir
3
استادیار، گروه حمل و نقل، دانشکده عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
مهدی
رمضانی
dr.mramezani@yahoo.com
4
استادیار عضو هیأت علمی، گروه مهندسی منابع طبیعی-محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
امیرهومن
حمصی
h-hemmasi@srbiau.ac.ir
5
استاد گروه علوم و صنایع چوب و کاغذ، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
1. Abbassi, Y., Ahmadikia, H., & Baniasadi, E. (2020). Prediction of pollution dispersion under urban heat island circulation for different atmospheric stratification. Building and Environment, 168, 106374. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106374
1
2. Actionbioscience. (2015). Urban Heat Islands: Hotter Cities. http://www.actionbioscience.org/environment/voogt.html
2
3. As-syakur, A. R., Adnyana, I. W. S., Arthana, I. W., Nuarsa, I. W., As-syakur, A. R., Adnyana, I. W. S., Arthana, I. W., & Nuarsa, I. W. (2012). Enhanced Built-Up and Bareness Index (EBBI) for Mapping Built-Up and Bare Land in an Urban Area. Remote Sensing, 4(10), 2957–2970. https://doi.org/10.3390/rs4102957
3
4. Dihkan, M., Karsli, F., Guneroglu, A., & Guneroglu, N. (2015). Evaluation of surface urban heat island (SUHI) effect on coastal zone: The case of Istanbul Megacity. Ocean & Coastal Management, 118, 309–316. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2015.03.008
4
5. Drucker, H., Burges, C. J. C., Kaufman, L., Smola, A., & Vapnik, V. (1997). Support Vector Regression Machines. Advances in Neural Information Processing Systems 9, 155–161.
5
6. Durbha, S. S., King, R. L., & Younan, N. H. (2007). Support vector machines regression for retrieval of leaf area index from multiangle imaging spectroradiometer. Remote Sensing of Environment, 107(1), 348–361. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.09.031
6
7. Fabrizi, R., Bonafoni, S., Biondi, R., Fabrizi, R., Bonafoni, S., & Biondi, R. (2010). Satellite and Ground-Based Sensors for the Urban Heat Island Analysis in the City of Rome. Remote Sensing, 2(5), 1400–1415. https://doi.org/10.3390/rs2051400
7
8. Gao, B. (1996). NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58(3), 257–266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3
8
9. Goldberg, D. E., & Holland, J. H. (1988). Genetic Algorithms and Machine Learning. Machine Learning, 3(2–3), 95–99. https://doi.org/10.1023/A:1022602019183
9
10. Henao, J. J., Rendón, A. M., & Salazar, J. F. (2020). Trade-off between urban heat island mitigation and air quality in urban valleys. Urban Climate, 31, 100542. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100542
10
11. Huang, X., & Wang, Y. (2019). Investigating the effects of 3D urban morphology on the surface urban heat island effect in urban functional zones by using high-resolution remote sensing data: A case study of Wuhan, Central China. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 152, 119–131. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.04.010
11
12. Imhoff, M. L., Zhang, P., Wolfe, R. E., & Bounoua, L. (2010). Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA. Remote Sensing of Environment, 114(3), 504–513. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.10.008
12
13. Jiang, J., & Tian, G. (2010). Analysis of the impact of Land use/Land cover change on Land Surface Temperature with Remote Sensing. Procedia Environmental Sciences, 2, 571–575. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2010.10.062
13
14. Jimenez-Munoz, J. C., Sobrino, J. A., Skokovic, D., Mattar, C., & Cristobal, J. (2014). Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(10), 1840–1843. https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032
14
15. Kriegler, F. J., Malila, W. A., Nalepka, R. F., & Richardson, W. (1969). Preprocessing Transformations and Their Effects on Multispectral Recognition. 97. http://adsabs.harvard.edu/abs/1969rse..conf...97K
15
16. Kutner, M., Nachtsheim, C., results, search, & Li, W. (2004). Applied Linear Statistical Models (5th edition). McGraw-Hill/Irwin.
16
17. Liu, K., Su, H., Zhang, L., Yang, H., Zhang, R., Li, X., Liu, K., Su, H., Zhang, L., Yang, H., Zhang, R., & Li, X. (2015). Analysis of the Urban Heat Island Effect in Shijiazhuang, China Using Satellite and Airborne Data. Remote Sensing, 7(4), 4804–4833. https://doi.org/10.3390/rs70404804
17
18. Mathew, A., Khandelwal, S., Kaul, N., & Chauhan, S. (2018). Analyzing the diurnal variations of land surface temperatures for surface urban heat island studies: Is time of observation of remote sensing data important? Sustainable Cities and Society, 40, 194–213. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.03.032
18
19. Mathew, A., Sreekumar, S., Khandelwal, S., & Kumar, R. (2019). Prediction of land surface temperatures for surface urban heat island assessment over Chandigarh city using support vector regression model (Vol. 186). https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.04.001
19
20. Mijani, N., Alavipanah, S. K., Hamzeh, S., Firozjaei, M. K., & Arsanjani, J. J. (2019). Modeling thermal comfort in different condition of mind using satellite images: An Ordered Weighted Averaging approach and a case study. Ecological Indicators, 104, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.04.069
20
21. MOD11A2. (2015). NASA Land Data Products and Services. https://lpdaac.usgs.gov/products/modis_products_table/mod11a2
21
22. Moser, G., & Serpico, S. B. (2009). Automatic Parameter Optimization for Support Vector Regression for Land and Sea Surface Temperature Estimation From Remote Sensing Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(3), 909–921. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2005993
22
23. Odindi, J. O., Bangamwabo, V., & Mutanga, O. (2015). Assessing theValue ofUrbanGreen Spaces inMitigatingMulti-SeasonalUrban Heat usingMODISLand SurfaceTemperature (LST) andLandsat 8 data. International Journal of Environmental Research, 9(1), 9–18. https://doi.org/10.22059/ijer.2015.868
23
24. Sanchez, L., & Reames, T. G. (2019). Cooling Detroit: A socio-spatial analysis of equity in green roofs as an urban heat island mitigation strategy. Urban Forestry & Urban Greening, 44, 126331. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2019.04.014
24
25. Streutker, D. R. (2002). A remote sensing study of the urban heat island of Houston, Texas. International Journal of Remote Sensing, 23(13), 2595–2608. https://doi.org/10.1080/01431160110115023
25
26. Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8
26
27. Wang, R., Cai, M., Ren, C., Bechtel, B., Xu, Y., & Ng, E. (2019). Detecting multi-temporal land cover change and land surface temperature in Pearl River Delta by adopting local climate zone. Urban Climate, 28, 100455. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100455
27
28. Xian, G., & Crane, M. (2006). An analysis of urban thermal characteristics and associated land cover in Tampa Bay and Las Vegas using Landsat satellite data. Remote Sensing of Environment, 104(2), 147–156. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.09.023
28
29. Xiong, Y., Huang, S., Chen, F., Ye, H., Wang, C., & Zhu, C. (2012). The Impacts of Rapid Urbanization on the Thermal Environment: A Remote Sensing Study of Guangzhou, South China. Remote Sensing, 4(7), 2033–2056. https://doi.org/10.3390/rs4072033
29
30. Zhu, Z., Zhou, Y., C Seto, K., Stokes, E., Deng, C., S.T.A., P., & Taubenböck, H. (2019). Understanding an Urbanizing Planet: Strategic Directions for Remote Sensing (Vol. 228). https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.020
30
31. Zohary and Sharifi, 2011, Thermal Anomalies Detection in Birjand Using Landsat Data, Geomatics 90 (National Conference & Exhibition).
31
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی الگوی پخش فضایی سرقت مـسکونی در شهر مشهد طی بازه زمانی 96-1390
امروزه گسترش جرائم سرقت در فضاهای مختلف نظام شهری منجر به استفاده از تحلیلهای فضایی در جهت پیشگیری از وقوع جرائم به ویژه در کلانشهرها شده است. برهمین اساس هدف پژوهش حاضر، بررسی الگوی پخش فضایی سرقت مسکونی طی بازه زمانی 96-1390 در شهر مشهد براساس نظریه پخش فضایی هاگراستراند است. روشتحقیق دراینمطالعهمبتنیبرروشهایتوصیفی-تحلیلیوبهرهگیریازشیوههایکمّیاست. در این پژوهش محل وقوع جرائم سرقت مسکونی در شهر مشهد در بازه زمانی مذکور مورد بررسی قرار گرفتهاند. همچنین برای بررسی پخش فضایی جرائم از روشهایKernelDensity، Moran’sIndex و HotSpotAnalysis در نرمافزار ArcGIS استفاده شده است. یافتههای تحقیق حاکی از آن است که جرائم سرقت مسکونی در شهر مشهد طی محدوده زمانی 96-1390 به میزان 87/58 درصد افزایش یافته به طوری که 70 درصد این جرائم در سکونتگاههای غیررسمی مشهد و در مناطق (دو، سه، چهار، پنج، شش، هفت و ده) اتفاق افتاده است. در محدوده زمانی مذکور به طور میانگین به ازای هر 100000 نفر جمعیت، تعداد 2/75 فقره سرقت مسکونی در شهر مشهد رخ داده است. نتایج حاصل از بررسی الگوی پراکنش فضایی جرائم با استفاده از ضریب موران نشان داد که پراکنش سرقت مسکونی در شهر مشهد از نوع الگوی خوشهای میباشد. همچنین نتایج تحقیق حاکی از آن است که فرآیند پخش و انتشار جرائم سرقت مسکونی از سکونتگاههای غیررسمی به دیگر مناطق شهر مشهد در جریان است. در واقع، بررسیها نشان میدهد که دو عامل فاصلۀ جغرافیایی و شرایط اجتماعی- اقتصادی و محیطی سبب شده تا پدیده جرم (سرقت) به سرعت به مکان مجاور برسد و به جهت فاصلۀ کم، ابتدا مکانهای نزدیک را تحت تأثیر قرار داده است. همچنین الگوی فرآیند پخش از نوع پخش سازشپذیر میباشد.
https://www.sepehr.org/article_40472_e743fdcbd8e6546fc919e58a77e23ce6.pdf
2020-05-21
73
91
10.22131/sepehr.2020.40472
پخش فضایی
تحلیل فضایی
جرائم
سرقت مسکونی
شهر مشهد
مهدی
بازرگان
mahdibazargan67@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
LEAD_AUTHOR
محمد
اجزاء شکوهی
shokouhim@um.ac.ir
2
دانشیار جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
1. آمارنامه شهر مشهد، 1395، معاونت برنامهریزی و توسعه شهرداری مشهد.
1
2. ابراهیمزاده، بذرافشان؛ عیسی، جواد، 1386، مدل پخش فضایی هاگراستراند و پخشایش فضایی زعفران در خراسان، مجله جغرافیا و توسعه، بهار و تابستان.
2
3. ابراهیمزاده، عیسی؛ 1384، بررسی چگونگی توسعه و گسترش فضایی زعفران در جنوب خراسان براساس مدل هاگراستراند (مدل پخش فضایی)، سیستان و بلوچستان، دانشگاه زاهدان.
3
4. ارجمند، حیدری؛ شهرام، علیاکبر، 1394، راهکارهای جلوگیری در جهت کاهش و پیشگیری از وقوع جرایم سکونتگاههای پیرامونی در مناطق حاشیهای شهر یاسوج (مطالعه موردی: مهریان، مادوان و بله زار)، سومین کنفرانس ملی توسعه پایدار در علوم جغرافیا و برنامهریزی، معماری و شهرسازی.
4
5. باهوش، محمد، 1392، بررسی عوامل محیطی مؤثر بر پیشگیری از سرقت منزل (سرکلانتری شرق مشهد)، پایاننامة کارشناسی ارشد دانشگاه علوم انتظامی، دانشکده علوم و فنون انتظامی، تهران.
5
6. برتاو، حاجینژاد، عسگری؛ گلی، عیسی، علی، 1392، بررسی الگوهای سرقت مسکونی با به کارگیری رویکرد تحلیل اکتشافی دادههای فضایی (مطالعه موردی: شهر زاهدان)، پژوهشهای راهبردی امنیت و نظم اجتماعی، دوره دوم، شماره دوم، صص 23-1.
6
7. رضاییراد، هندبانی، ذاکراستقامتی؛ مجید، عبداله، محمدرضا، 1388؛ عوامل سرقت منزل در فرماندهی انتظامی تهران بزرگ، فصلنامه مطالعات مدیریت انتظامی، شماره سوم، صص 383-363.
7
8. رهنما، عباسزاده؛ محمد رحیم، غلامرضا، 1387، اصول مبانی و مدلهای سنجش فرم کالبدی شهر، انتشارات جهاد دانشگاهی، چاپ اول، مشهد.
8
9. ریحان، محمد؛ 1392، بررسی و تحلیل مکانی فضایی کانونهای جرم و بزهکاری (نمونة موردی: سرقت از منزل در شهر ارومیه با استفاده از GIS)، فصلنامة دانش انتظامی، 6(21)، صص 130-103.
9
10. زیاری، کرامتاله؛ 1383، مکتبها و نظریهها و مدلهای برنامه و برنامهریزی منطقهای، یزد، انتشارات دانشگاه یزد، چاپ اول، یزد.
10
11. شکویی، حسین؛ 1386، اندیشههای نو در فلسفه جغرافیا، انتشارات گیتاشناسی، چاپ نهم، تهران.
11
12. شکویی، حسین؛ 1387، جغرافیای کاربردی و مکتبهای جغرافیایی، انتشارات به نشر، چاپ هفتم، تهران.
12
13. شمس، پرهیز، مهدنژاد، قمری، محمدی؛ مجید، فریاد، حافظ، مصطفی، کاوه، 1391، تحلیل رابطه جرم و تراکم جمعیت در بلوکهای آماری با استفاده از سامانههای اطلاعات جغرافیایی GIS (مطالعه موردی منطقه اسکان غیررسمی اسلام آباد زنجان)، مجله پژوهش و برنامهریزی شهری، سال سوم، شماره 8، صص 38-19.
13
14. صفاری، کونانی؛ علی، سلمان، 1394، درآمدی بر جغرافیای جنایی (بنیادهای پژوهشی، نظریات و روش تحلیل فضایی جرم)، انتشارات مجد، چاپ دوم، تهران.
14
15. عطاشنه، م.، امیری، م. 1389، علل و عوامل جرم سرقت در شهر اهواز (سالهای 75 تا 85)، فصلنامه علوم اجتماعی، سال چهارم، شماره 11، صص 126-103.
15
16. فرید، یداله؛ 1357، سیر اندیشه در قلمرو جغرافیای انسانی، انتشارات مؤسسه تحقیقات اجتماعی و علوم انسانی، تبریز.
16
17. کلانتری، توکلی؛ محسن، مهدی؛ 1386، شناسایی و تحلیل کانونهای جرم خیز شهری، فصلنامه مطالعات پیشگیری از جرم، دوره دوم، شماره دوم، صص 100-75.
17
18. کلانتری، قزلباش، یغمایی؛ محسن، سمیه، بامشاد؛ 1389، بررسی جغرافیایی کانونهای جرمخیز شهر زنجان، پژوهشهای جغرافیای انسانی، شماره 74، صص 95-41.
18
19. کلانتری، محسن؛ 1380، بررسی جغرافیایی جرم و جنایت در مناطق شهر تهران، رساله دکتری جغرافیا و برنامهریزی شهری، دانشگاه تهران، دانشکده جغرافیا.
19
20. کیانی، کاظمی؛ اکبر، علیاکبر؛ 1394، تحلیل توزیع خدمات عمومی شهر شیراز با مدلهای خودهمبستگی فضایی در نرمافزار ArcGIS و Geoda، نشریه پژوهش و برنامهریزی شهری، سال ششم، شماره 22، صص 14-1.
20
21. موسوی، میرنجف؛ 1390، تحلیل فضایی جرم در شهر ارومیه، دفتر تحقیقات کاربردی انتظامی استان آذربایجان غربی.
21
22. موسوی، یعقوب؛ 1378، جامعه شناختی جرایم شهری، مجله اطلاعات سیاسی- اقتصادی، 144- 143، صص 95-84.
22
23. نیروی انتظامی خراسان رضوی، 1397.
23
24. ولیدی، محمدصالح؛ 1379، حقوق جزای اختصاصی، انتشارات امیرکبیر، جلد اول، تهران.
24
25. هافتون، گراهام؛ 1387، منطقه راهبردهای فضایی و توسعه پایدار، ترجمه عارف اقوامی مقدم، انتشارات آذرخش، چاپ اول، تهران.
25
26. هاگت، پیتر؛ 1375، جغرافیا ترکیبی نو، ترجمه شاپور گودرزینژاد، انتشارات سمت، جلد اول و دوم، تهران.
26
27. هریسون، دیوید؛ 1377، جامعهشناسی نوسازی و توسعه، ترجمه علیرضا کلدی، انتشارات دانشگاه علوم بهزیستی و توانبخشی، تهران.
27
28. Bailey, Trevor C., and Anthony Gatrell. 1995, Interactive spatial data analysis. Harlow England: Longman Scientific & Technical.
28
29. Bowden, L. 1965, Diffusion of the Decision to Irrigate, Chicago: Dept. of Geography Research Paper No. 97.
29
30. Brown R. 1999, Choice of intergroup comparisons: antecedents and consequences. Research proposal to the ESRC (UK), University of Kent.
30
31. Brown, L.2000. Geography of crime, University of Wollongong. School of Geosiences, from the worldwide.
31
32. Clarke, R.V.G. 1997, Situational Crime Prevention: Successful Case Studies, Harrow & Heston Publishers.
32
33. Coupe, R.T. and Griffiths, M. 1996, solving residential burglary. Crime Detection and Prevention Series Paper 77. London: Home Office.
33
34. Esposito, John L. 1990, the Iranian Revolution: Its Global Impact, Florida; University Press of Florida.
34
35. Fox, Jonathan. 2008, a World Survey of Religion and the State, New York, Cambridge Press.
35
36. Girling, P. 1968, The Diffusion of Banks in the United States, 1781 to 1861, Master’s Thesis, Penn State University.
36
37. Hagerstrand, T. 1968, Innovation Diffusion as a Spatial Process university of Chicago Press.
37
38. Hu, Y., & Wang, F. 2016, Temporal trends of intraurban commuting in Baton Rouge, 1990–2010. Annals of the American Association of Geographers, 106(2), pp. 470–479.
38
39. Hu, Y., Wang, F., Guin, C. Zhu, H. 2018, A spatio-temporal kernel density estimation framework for predictive crime hotspot mapping and evaluation, Applied Geography 99, pp. 89–97.
39
40. Kevin R. Cox. 1972, Location and Behavior; John Wiley, London. McColl. W. Robert. (1973). Vietnam, Cuba and the Ghetto. An invitation to Geography. McGrawl-Hill.
40
41. Morrill, Richard; Gary, L. Gaile and Grant, Thrall. 1988, Spatial Diffusion, SAGE.Nineteenth century. An invitation to Geography. McGraw-Hill. London.
41
42. Quicka, M., Li, G., Smith, I.B. 2018, Crime-general and crime-specific spatial patterns: A multivariate spatial analysis of four crime types at the small-area scale, Journal of Criminal Justice 58, pp. 22–32.
42
43. Rogerson, Yamada, Peter, Ikuho, 2009, Statistical detection and surveillance of geographic clusters, New York, CRC Press.
43
44. Vandeviver, C., Bernasco, W. 2017, The geography of crime and crime control, Applied Geography, pp. 1-6.
44
45. Wang, D., Ding, W., Lo, H., Stepinski, T., Salazar, J., & Morabito, M. 2012, Crime hotspot mapping using the crime related factors—a spatial data mining approach. Applied Intelligence, 1-13.
45
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل شرایط همدید چرخندهای حاره ای ساگار و میکونو در دریای عرب - سال 2018
در بازه زمانی 27- 16 می سال 2018 دو چرخند حارهای بسیار قوی به نامهای ساگار[1] و میکونو[2]جنوب غرب و غرب دریای عرب را به شدت تحت تأثیر قرار دادند. در این تحقیق سعی شده تا نقش پارامترهای جوّی بزرگ مقیاس مؤثر در چرخندزایی، در مدت زمان فعالیت این دو توفان مورد واکاوی قرار گیرد. بنابراین آمار و اطلاعات مربوط به چرخندها از گزارش تهیه شده توسط اداره هواشناسی هند دریافت وپارامترهای جوّی- اقیانوسی مورد نیاز از دادههای دوباره آنالیز شده پایگاه ECMWF به صورت روزانه و با قدرت تفکیک مکانی 5/0 درجه طول و عرض جغرافیایی اخذ گردید. برای رسیدن به هدف تحقیق، مقادیر مؤلفههای دینامیکی و ترمودینامیکی و همچنین شاخص پتانسیل پیدایش[3] با استفاده از نرم افزارهای GRADS و MATLAB محاسبه شد و نقشههای مورد نظر ترسیم و مورد تحلیل قرار گرفت. نتایج نشان داد، مسیر حرکت توفانها انطباق کاملی با نواحی بیشینه نم نسبی و تاوایی مطلق دارد، توزیع فضایی متغیرهای جوّی دما، فشار سطح دریا وبرش عمودی باد نیز بیانگر این بود که مقادیر مطلوب این پارامترها،در نواحی تحت تأثیر چرخندها، در هر سه زمان شکلگیری، شدت و خاتمه آنها متمرکز گردیده ومقدار شاخص شدت پتانسیلی[4] به تبعیت از نواحی حداکثر دمای سطح دریا، تا 20 درجه عرض شمالی، به بیش از ۷۰ متر بر ثانیه رسیده است. بررسی تغییرات مکانی شاخص GPI از چند روز قبل از وقوع چرخندها نیز نشان دهنده ارتباط قوی بین توزیع مکانی مقادیر شاخص با رخداد چرخندهای مورد مطالعه بود. بدین ترتیب تمام پارامترهای جوّی بزرگ مقیاس، مطلوبترین شرایط چرخندزایی را در نواحی تحت تأثیرتوفانها فراهم کرده بودندو در عرضهای شمالی دریای عرب و مخصوصاً دریای عمان پارامترهای یاد شده وضعیت مناسبی را نشان ندادند.از طرفی تحلیل نقشههای ناهنجاری حاکی از این بود،مؤلفههای دمای سطح دریاو رطوبت نسبی در محدوده تحت تأثیر چرخندها نسبت به میانگین بلند مدت افزایش و فشار سطح دریا و برش عمودی باد کاهش یافتهاندکه این مسئله بیانگر تشدید وضعیتهای چرخندزایی در این نواحی است.
[1]- Sugar
[2]- Mekunu
[3]- Genesis Potential Index (GPI)
[4]-potential intensity (PI)
https://www.sepehr.org/article_40473_b33a54237c6024273cbc1f96f9b6013a.pdf
2020-05-21
93
112
10.22131/sepehr.2020.40473
عوامل دینامیکی و ترمودینامیکی
چرخندزایی حاره ای
دریای عرب وعمان
شاخص پتانسیل پیدایش
ناهنجاری
فائزه
شجاع
faeze.shoja@yahoo.com
1
دکتری اقلیم شناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان
AUTHOR
محمود
خسروی
khosravi@gep.usb.ac.ir
2
استاد اقلیم شناسی،گروه جغرافیای طبیعی،دانشگاه سیستان و بلوچستان،زاهدان
LEAD_AUTHOR
علی اکبر
شمسی پور
shamsipr@ut.ac.ir
3
دانشیار اقلیم شناسی،گروه جغرافیای طبیعی،دانشگاه تهران،تهران
AUTHOR
1. پگاهفر، غفاریان؛ نفیسه، پروین. (1395). بررسی فراسنجهای هواشناختی در وردسپهر زیرین و زبرین در دوره عمر چرخند حارهای هیان، نشریه اقیانوسشناسی، 7(26)، 67-55.
1
2. خسروی، پودینه؛ محمود، محمدرضا. (1389). تحلیلی بر تأثیرات اقلیمی چرخند حارهای گونو( خرداد 1386) بر جنوب شرق ایران، پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 42(72)، 72-53.
2
3. شجاع، فائزه (1397). واکاوی شرایط پیدایش چرخندهای حارهای در دریای عرب و عمان تحت سناریوهای تغییر اقلیم، رساله دکتری، آب و هواشناسی، استاد راهنما: دکتر محمود خسروی، دانشکده جغرافیا و برنامهریزی محیطی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان.
3
4. قویدل رحیمی، عباسی، فرجزاده؛ یوسف، اسماعیل، منوچهر (1394). واکاوی سازوکار و مخاطرات توفان حارهای نیلوفر، دانش مخاطرات،2(1)، 34-21.
4
5. کاویانی، علیجانی؛ محمدرضا، بهلول (1385). مبانی آب و هواشناسی، انتشارات سمت، چاپ دوازدهم.
5
6. لشکری، کیخسروی؛ حسن، قاسم (1389). تحلیل سینوپتیکی توفان گونو و اثرات آن بر جنوب شرق ایران، مجله جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 21(3)، 20-1.
6
7. Balaji, M., Chakraborty, A., & Mandal, M. 2018. Changes in tropical cyclone activity in north Indian Ocean during satellite era (1981–2014). International Journal of Climatology, 38(6), 2819-2837.
7
8. Belanger, J. I., Webster, P. J., Curry, J. A., & Jelinek, M. T. 2012. Extended prediction of North Indian Ocean tropical cyclones. Weather and Forecasting, 27(3), 757-769.
8
9. Best Track. (2018, September 5). Retrieved from http://www.rsmcnewdelhi.imd.gov.in/index .php?option=com_content&view=article&id=48&Itemid=194&lang=en
9
10. Bruyère, C. L., Holland, G. J., & Towler, E. 2012. Investigating the use of a genesis potential index for tropical cyclones in the North Atlantic basin. Journal of Climate, 25(24), 8611–8626.
10
11. Camargo, S. J., Emanuel, K. A., & Sobel, A. H. 2007. Use of a genesis potential index to diagnose ENSO effects on tropical cyclone genesis. Journal of Climate, 20(19), 4819–4834.
11
12. Cheung, K. K. 2004. Large-scale environmental parameters associated with tropical cyclone formations in the western North Pacific. Journal of climate, 17(3), 466-484.
12
13. Datasets, ECMWF. (2018, September 5). Retrieved from https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets.
13
14. Elsner, J. B., & Jagger, T. H. 2009. Hurricanes and climate change. New York: Springer.
14
15. Emanuel, K. 2004. Response of tropical cyclone activity to climate change: theoretical
15
basis. In: Murnane RJ, Liu K-B (eds) Hurricanes and typhoons: past, present and
16
future. Columbia University Press, New York, pp. 395–407.
17
16. Emanuel, K., & Nolan, D. S. 2004. Tropical cyclone activity and the global climate system. In 26th Conference on Hurricanes and Tropical Meteorolgy.
18
17. Evan AT, Kossin JP, Chung C, Ramanathan, V. 2012. Intensified Arabian Sea tropical storms. Nature, 2012:E2–E3.
19
18. Feng, T., Chen, G. H., Huang, R. H., & Shen, X. Y. 2014. Large scale circulation patterns favourable to tropical cyclogenesis over the western North Pacific and associated barotropic energy conversions. International Journal of Climatology, 34(1), 216-227.
20
19. Gray, W. M. 1975. Tropical cyclone genesis. Atmospheric science paper; no. 234.
21
20. Gray, W. M. 1985. Tropical cyclone global climatology. WMO Technical Document WMO/TD, 72(1), 3-19.
22
21. Holland, G., & Bruyère, C. L. 2014. Recent intense hurricane response to global climate change. Climate Dynamics, 42(3-4), 617-627.
23
22. India Meteorological Department. (2018, September 12). Retrieved from https://from www.rsmcnewdelhi.imd.gov.
24
23. Koh, J. H., & Brierley, C. M. 2015. Tropical cyclone genesis potential across palaeoclimates. Climate of the Past, 11(10), 1433.
25
24. Kotal, S. D., Bhattacharya, S. K., Bhowmik, S. R., & Kundu, P. K. 2014. Growth of cyclone Viyaru and Phailin–a comparative study. Journal of earth system science, 123(7), 1619-1635.
26
25. Krishna Mohan, K. S., Mohanakumar, K. 2013. Environmental Influences on the Frequency and Intensity of North Indian Ocean Tropical Cyclones, PhD dissertation, Cochin University Of Science And Technology.
27
26. Mohanty, U. C., Osuri, K. K., Pattanayak, S., & Sinha, P. 2012. An observational perspective on tropical cyclone activity over Indian seas in a warming environment. Natural hazards, 63(3), 1319-1335.
28
27. Murakami, H., Sugi, M., & Kitoh, A. 2014. Future Changes in Tropical Cyclone Activity in the North Indian Ocean Projected by the New High-Resolution MRI-AGCM. In Monitoring and Prediction of Tropical Cyclones in the Indian Ocean and Climate Change (pp. 65-71). Springer, Dordrecht.
29
28. Murakami, H., Vecchi, G. A., & Underwood, S. 2017. Increasing frequency of extremely severe cyclonic storms over the Arabian Sea. Nature Climate Change, 7(12), 885.
30
29. Nolan, D. S. 2011. Evaluating environmental favorableness for tropical cyclone development with the method of point downscaling. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 3(3).
31
30. Rakhecha, P. R., & Singh, V. P. 2009. Tropical storms and hurricanes. In Applied Hydrometeorology (pp. 126-162). Springer, Dordrecht.
32
31. Noori, R., Tian, F., Berndtsson, R., Abbasi, M. R., Naseh, M. V., Modabberi, A., ...& Kløve, B. (2019). Recent and future trends in sea surface temperature across the Persian Gulf and Gulf of Oman. PloS one, 14(2).
33
32. RSMC, New Delhi.(2018, September 12). Retrieved from http://www.rsmcnew delhi .imd.gov
34
33. Sabade, B., & Mohapatra, M. 2017. Very Severe Cyclonic Storm MADI over Bay of Bengal, 6–13 December 2013: A Diagnostic Study. In Tropical Cyclone Activity over the North Indian Ocean (pp. 117-130). Springer, Cham.
35
34. Sharmila, K.J.E Walsh. 2017. Impact of Large-Scale Dynamic versus Thermodynamic Climate Conditions on Contrasting Tropical Cyclone Genesis Frequency, Journal of Climate, Vol. 30, No. 22.
36
35. Shengyan, Y., Juncheng, Z., & Subrahmanyam, M. V. (2019). Sea surface temperature cooling induced by Tropical cyclone Hudhud over Bay of Bengal.
37
36. Song, Y., Wang, L., Lei, X., & Wang, X. 2015. Tropical cyclone genesis potential index over the western North Pacific simulated by CMIP5 models. Advances in Atmospheric Sciences, 32(11), 1539–1550.
38
37. Sun, Y., Zhong, Z., Li, T., Yi, L., Hu, Y., Wan, H., ...& Li, Q. (2017). Impact of ocean warming on tropical cyclone size and its destructiveness. Scientific reports, 7(1), 1-10.
39
38. Tsuboi, A., Takemi, T., & Yoneyama, K. 2016. Seasonal environmental characteristics for the tropical cyclone genesis in the Indian Ocean during the CINDY2011/DYNAMO field experiment. Atmosphere, 7(5), 66.
40
39. Walsh, K. J., McBride, J. L., Klotzbach, P. J., Balachandran, S., Camargo, S. J., Holland, G., ...& Sugi, M. 2016. Tropical cyclones and climate change. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 7(1), 65-89.
41
40. Yan, Q., Wei, T., & Zhang, Z. 2017. Variations in large-scale tropical cyclone genesis factors over the western North Pacific in the PMIP3 last millennium simulations. Climate Dynamics, 48(3-4), 957-970.
42
41. Yanase, W., Taniguchi, H., & Satoh, M. 2010. The genesis of tropical cyclone Nargis (2008): Environmental modulation and numerical predictability. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 88(3), 497-519.
43
42. Yang, Y., Yang, L., & Wang, F. 2017. Analyzing the influences of two types of El Niño on tropical cyclone genesis with a modified genesis potential index. Chinese journal of oceanology and limnology, 35(2), 452-465.
44
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی و مقایسه کارایی الگوریتم های بهینه سازی ازدحام ذرات و جستجوی گرانشی برای تفکیک کاربری های اراضی مشابه - مطالعه موردی: اراضی فضای سبز و شالیزار شمال ایران
بکارگیری ویژگیهای بهینه در الگوریتمهای مختلف طبقهبندی، بر دقت نتایج حاصل از طبقهبندی تأثیرگذار میباشد. هدف از پژوهش حاضر بررسی قابلیتهای تصاویر هایپریون و لندست و مقایسه کارایی الگوریتمهای بهینهسازی ازدحام ذرات و جستجوی گرانشی جهت تعیین ویژگیهای بهینه برای تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار میباشد. در این مطالعه از تصاویر ماهوارهای لندست، هایپریون و مجموعه دادههای واقعی مربوط به منطقهای در شمال ایران استفاده شده است. در این مطالعه کارایی الگوریتمهای بهینهسازی ازدحام ذرات و جستجوی گرانشی جهت تعیین ویژگیهای بهینه و قابلیت تصاویر لندست و هایپریون برای تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار با استفاده از مجموعهی دادههای واقعی مقایسه گردید. برای ارزیابی نتایج از پارامترهای دقت کاربر، دقت تولید کننده، دقت کلی و ضریب کاپا استفاده شده است. نتایج پژوهش بیانگر این است که دقت کلی تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار با تصویر هایپریون 15 درصد بالاتر از تصویر لندست میباشد. بکارگیری شاخصهای طیفی در فرایند طبقهبندی، سبب بهبود دقت تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار در هر دو داده لندست و هایپریون می گردد. همچنین استفاده از الگوریتم بهینهسازی برای تعیین ویژگیهای بهینه و استفاده از ویژگیهای بهینه در فرایند طبقهبندی سبب افزایش دقت تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار میگردد. با توجه به مقادیر دقت کلی، کارایی الگوریتم بهینهسازی جستجوی گرانشی برای تفکیک اراضی فضای سبز و شالیزار 2 درصد بهتر از الگوریتم ازدحام ذرات میباشد.
https://www.sepehr.org/article_40474_b14d5c5beab57455d622d0b5165ac661.pdf
2020-05-21
113
128
10.22131/sepehr.2020.40474
طبقه بندی
ویژگی های بهینه
ازدحام ذرات
جستجوی گرانشی
لندست
هایپریون
محمد
کریمی فیروزجایی
mohammad.karimi.f@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
امیر
صدیقی
amir.sedighi@ut.ac.ir
2
دانشجوی دکتری گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
AUTHOR
نجمه
نیسانی سامانی
nneysani@ut.ac.ir
3
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
1. Arzani, H. and G. King (1997). “Application of remote sensing (Landsat TM data) for vegetation parameters measurement in western division of NSW.” Proceedings XVIII IGC 1997 Winnepeg, Manitoba.
1
2. Awad, M. M. (2018). “Forest mapping: a comparison between hyperspectral and multispectral images and technologies.” Journal of Forestry Research 29(5): 1395-1405.
2
3. Baghdadi, N., N. Boyer, P. Todoroff, M. El Hajj and A. Bégué (2009). “Potential of SAR sensors TerraSAR-X, ASAR/ENVISAT and PALSAR/ALOS for monitoring sugarcane crops on Reunion Island.” Remote Sensing of Environment 113(8): 1724-1738.
3
4. Banerjee, S., A. Bharadwaj, D. Gupta and V. Panchal (2012). “Remote sensing image classification using artificial bee colony algorithm.” International Journal of Computer Science and Informatics 2(3): 67-72.
4
5. Beck, R. (2003). “EO-1 user guide v. 2.3.” Department of Geography University of Cincinnati.
5
6. Berk, A., P. Conforti, R. Kennett, T. Perkins, F. Hawes and J. van den Bosch (2014). MODTRAN® 6: A major upgrade of the MODTRAN® radiative transfer code. Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2014 6th Workshop on, IEEE.
6
7. Cheng, G., J. Han, L. Guo, Z. Liu, S. Bu and J. Ren (2015). “Effective and efficient midlevel visual elements-oriented land-use classification using VHR remote sensing images.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53(8): 4238-4249.
7
8. Coulter, L. L., D. A. Stow, Y.-H. Tsai, N. Ibanez, H.-c. Shih, A. Kerr, M. Benza, J. R. Weeks and F. Mensah (2016). “Classification and assessment of land cover and land use change in southern Ghana using dense stacks of Landsat 7 ETM+ imagery.” Remote Sensing of Environment 184: 396-409.
8
9. Couto, P. (2003). “Assessing the accuracy of spatial simulation models.” Ecological Modelling 167(1-2): 181-198.
9
10. Datt, B., T. R. McVicar, T. G. Van Niel, D. L. Jupp and J. S. Pearlman (2003). “Preprocessing EO-1 Hyperion hyperspectral data to support the application of agricultural indexes.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41(6): 1246-1259.
10
11. Eberhart, R. and J. Kennedy (1995). A new optimizer using particle swarm theory. Micro Machine and Human Science, 1995. MHS’95., Proceedings of the Sixth International Symposium on, IEEE.
11
12. Elatawneh, A., C. Kalaitzidis, G. P. Petropoulos and T. Schneider (2014). “Evaluation of diverse classification approaches for land use/cover mapping in a Mediterranean region utilizing Hyperion data.” International Journal of Digital Earth 7(3): 194-216.
12
13. FIORIO, P. R., J. A. M. DEMATTÊ and G. SPAROVEK (2000). «Cronology and environmental impact of land use on Ceveiro Microbasin in Piracicaba region, Brazil.” Pesquisa agropecuaria brasileira 35(4): 671-679.
13
14. Foody, G. M., M. E. Cutler, J. Mcmorrow, D. Pelz, H. Tangki, D. S. Boyd and I. Douglas (2001). “Mapping the biomass of Bornean tropical rain forest from remotely sensed data.” Global Ecology and Biogeography 10(4): 379-387.
14
15. Galvao, L. S., A. R. Formaggio and D. A. Tisot (2005). “Discrimination of sugarcane varieties in Southeastern Brazil with EO-1 Hyperion data.” Remote Sensing of Environment 94(4): 523-534.
15
16. Galvão, L. S., A. R. Formaggio and D. A. Tisot (2006). “The influence of spectral resolution on discriminating Brazilian sugarcane varieties.” International Journal of Remote Sensing 27(4): 769-777.
16
17. Gao, B.-C. (1996). “NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space.” Remote sensing of environment 58(3): 257-266.
17
18. Geem, Z. W., J. H. Kim and G. V. Loganathan (2001). “A new heuristic optimization algorithm: harmony search.” simulation 76(2): 60-68.
18
19. Goodenough, D. G., A. Dyk, K. O. Niemann, J. S. Pearlman, H. Chen, T. Han, M. Murdoch and C. West (2003). “Processing Hyperion and ALI for forest classification.” IEEE transactions on geoscience and remote sensing 41(6): 1321-1331.
19
20. Green, A. A., M. Berman, P. Switzer and M. D. Craig (1988). “A transformation for ordering multispectral data in terms of image quality with implications for noise removal.” IEEE Transactions on geoscience and remote sensing 26(1): 65-74.
20
21. Hamzeh, S., A. A. Naseri, S. K. AlaviPanah, H. Bartholomeus and M. Herold (2016). “Assessing the accuracy of hyperspectral and multispectral satellite imagery for categorical and quantitative mapping of salinity stress in sugarcane fields.” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 52: 412-421.
21
22. Hamzeh, S., A. A. Naseri, S. K. Alavipanah, B. Mojaradi, H. M. Bartholomeus, J. G. Clevers and M. Behzad (2013). “Estimating salinity stress in sugarcane fields with spaceborne hyperspectral vegetation indices.” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 21: 282-290.
22
23. Han, T., D. Goodenough, A. Dyk and J. Love (2002). Detection and correction of abnormal pixels in Hyperion images. Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2002. IGARSS’02. 2002 IEEE International, IEEE.
23
24. Huete, A. R., T. Miura and X. Gao (2003). “Land cover conversion and degradation analyses through coupled soil-plant biophysical parameters derived from hyperspectral EO-1 Hyperion.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41(6): 1268-1276.
24
25. Johnson, R. M., R. P. Viator, J. C. Veremis, E. P. Richard Jr and P. V. Zimba (2008). “Discrimination of sugarcane varieties with pigment profiles and high resolution, hyperspectral leaf reflectance data.” Journal Association Sugar Cane Technologists 28: 63-75.
25
26. Joshi, N., M. Baumann, A. Ehammer, R. Fensholt, K. Grogan, P. Hostert, M. R. Jepsen, T. Kuemmerle, P. Meyfroidt and E. T. Mitchard (2016). “A review of the application of optical and radar remote sensing data fusion to land use mapping and monitoring.” Remote Sensing 8(1): 70.
26
27. Kennedy, J. and R. C. Eberhart (1997). A discrete binary version of the particle swarm algorithm. Systems, Man, and Cybernetics, 1997. Computational Cybernetics and Simulation., 1997 IEEE International Conference on, IEEE.
27
28. Li, Y. and Z. Kang (2016). A hyperspectral imaging technology based method for identifying the variety of mengding mountain tea. Software, Knowledge, Information Management & Applications (SKIMA), 2016 10th International Conference on, IEEE.
28
29. Liu, X., X. Li, L. Liu, J. He and B. Ai (2008). “An innovative method to classify remote-sensing images using ant colony optimization.” IEEE transactions on geoscience and remote sensing 46(12): 4198-4208.
29
30. Mann, D. and P. Joshi (2017). “Evaluation of Image Classification Algorithms on Hyperion and ASTER Data for Land Cover Classification.” Proceedings of the National Academy of Sciences, India Section A: Physical Sciences 87(4): 855-865.
30
31. Masek, J., E. Vermote, N. Saleous, R. Wolfe, F. Hall, F. Huemmrich, F. Gao, J. Kutler and T. Lim (2012). “LEDAPS Landsat calibration, reflectance, atmospheric correction preprocessing code.” Model product. Available on-line [http://daac. ornl. gov] from Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center, Oak Ridge, Tennessee, USA http://dx. doi. org/10.3334/ORNLDAAC/1080.
31
32. Mather, P. and B. Tso (2016). Classification methods for remotely sensed data, CRC press.
32
33. Matsushita, B., W. Yang, J. Chen, Y. Onda and G. Qiu (2007). “Sensitivity of the enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) to topographic effects: a case study in high-density cypress forest.” Sensors 7(11): 2636-2651.
33
34. Mertens, K., L. Verbeke, E. Ducheyne and R. De Wulf (2003). “Using genetic algorithms in sub-pixel mapping.” International Journal of Remote Sensing 24(21): 4241-4247.
34
35. Nikolakopoulos, K. G. (2003). Use of vegetation indexes with ASTER VNIR data for burnt areas detection in Western Peloponnese, Greece. Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2003. IGARSS’03. Proceedings. 2003 IEEE International, IEEE.
35
36. Pervaiz, W., V. Uddin, S. A. Khan and J. A. Khan (2016). “Satellite-based land use mapping: comparative analysis of Landsat-8, Advanced Land Imager, and big data Hyperion imagery.” Journal of Applied Remote Sensing 10(2): 026004.
36
37. Pettorelli, N., J. O. Vik, A. Mysterud, J.-M. Gaillard, C. J. Tucker and N. C. Stenseth (2005). “Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change.” Trends in ecology & evolution 20(9): 503-510.
37
38. Rashedi, E., H. Nezamabadi-Pour and S. Saryazdi (2009). “GSA: a gravitational search algorithm.” Information sciences 179(13): 2232-2248.
38
39. Roberts, D. A., P. E. Dennison, M. E. Gardner, Y. Hetzel, S. L. Ustin and C. T. Lee (2003). “Evaluation of the potential of Hyperion for fire danger assessment by comparison to the Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41(6): 1297-1310.
39
40. Rudorff, B. F. T. and G. T. Batista (1990). “Yield estimation of sugarcane based on agrometeorological-spectral models.” Remote sensing of Environment 33(3): 183-192.
40
41. Schroeder, T. A., W. B. Cohen, C. Song, M. J. Canty and Z. Yang (2006). “Radiometric correction of multi-temporal Landsat data for characterization of early successional forest patterns in western Oregon.” Remote sensing of environment 103(1): 16-26.
41
42. Tardin, A., G. Deassuncao and J. Soares (1992). “Preliminary-analysis of Tm Data for Coffee, Citrus and Sugarcane Discrimination in Furnas Region, Mg, Brazil.” Pesquisa Agropecuária Brasileira 27(9): 1355-1361.
42
43. Trelea, I. C. (2003). “The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection.” Information processing letters 85(6): 317-325.
43
44. Tucker, C. J. (1979). “Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation.” Remote sensing of Environment 8(2): 127-150.
44
45. Vogelmann, J., B. Rock and D. Moss (1993). “Red edge spectral measurements from sugar maple leaves.» TitleREMOTE SENSING 14(8): 1563-1575.
45
46. Wang, L., D. Liu, H. Pu, D.-W. Sun, W. Gao and Z. Xiong (2015). “Use of hyperspectral imaging to discriminate the variety and quality of rice.” Food analytical methods 8(2): 515-523.
46
47. Weng, Q., M. K. Firozjaei, M. Kiavarz, S. K. Alavipanah and S. Hamzeh (2019). “Normalizing land surface temperature for environmental parameters in mountainous and urban areas of a cold semi-arid climate.” Science of The Total Environment 650: 515-529.
47
48. Weng, Q., M. K. Firozjaei, A. Sedighi, M. Kiavarz and S. K. Alavipanah (2019). “Statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: A case study of Babol city, Iran.” GIScience & Remote Sensing 56(4): 576-604.
48
49. Wiegand, C., G. Anderson, S. Lingle and D. Escobar (1996). «Soil salinity effects on crop growth and yield-Illustration of an analysis and mapping methodology for sugarcane.” Journal of Plant Physiology 148(3-4): 418-424.
49
50. Yang, H., Q. Du and G. Chen (2012). “Particle swarm optimization-based hyperspectral dimensionality reduction for urban land cover classification.” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5(2): 544-554.
50
51. Yang, X., Q. Zhou and M. Melville (1997). “Estimating local sugarcane evapotranspiration using Landsat TM image and a VITT concept.” International Journal of Remote Sensing 18(2): 453-459.
51
52. Yuan, Y., J. Lin and Q. Wang (2016). “Hyperspectral image classification via multitask joint sparse representation and stepwise MRF optimization.” IEEE transactions on cybernetics 46(12): 2966-2977.
52
53. Zhang, X., F. Liu, Y. He and X. Li (2012). “Application of hyperspectral imaging and chemometric calibrations for variety discrimination of maize seeds.” Sensors 12(12): 17234-17246.
53
54. Zhu, Z. and C. E. Woodcock (2014). “Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data.” Remote sensing of Environment 144: 152-171.
54
55. Zou, Q., L. Ni, T. Zhang and Q. Wang (2015). “Deep Learning Based Feature Selection for Remote Sensing Scene Classification.” IEEE Geosci. Remote Sensing Lett. 12(11): 2321-2325.
55
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی وضوح فضایی نقشه های تبخیر و تعرق واقعی در حوضه زاینده رود
تبخیر و تعرق به عنوان عامل مهم در اتلاف آب در مناطق خشک و نیمه خشک، پدیده پیچیدهای است کهبه عوامل و دادههای زیادی بستگی دارد. بنابراین برآورد دقیق میزان آن، بسیار مشکل وپرهزینه است.هدف از این مطالعه، بررسی اثرات ریزمقیاس نمایی کوکریجنگ دمای سطح زمین (LST)،برای برآورد تبخیر و تعرق واقعی (AET)، در ژوئن 2017 در حوضه زاینده رود است. در این راستا،در روش اول،ریزمقیاس نمایی کوکریجینگ به محصول LST حاصل از ماهواره MODIS اعمال شد. سپس با استفاده از سیستم بیلان انرژی سطح (SEBS)،AET روزانه با وضوح متوسط (250 متری) به دست آمد. در روش دوم، نقشه AET به وضوح متوسط (250 متری) ریزمقیاس نمایی شد. اعتبار سنجی با استفاده از محصولات حاصل ازLandsat 8 صورت پذیرفت. نتایج نشان داد مقادیر میانگین AET-SEBS ریزمقیاس نمایی (12/56mm/day)وAET مرجع (13/11mm/day) دارایاختلاف ناچیزهستند. RMSEمیانAETمرجع و AETریزمقیاس نمایی شده برابر با 1/66 میلیمتر/روز (r = 0/73) و میانLSTمرجع و ریزمقیاس نمایی شده معادل 4/36K و (r=0/78) بود. این مطالعه نشان داد که مقادیر AET حاصله از دو روش ریزمقیاس نمایی، مشابه یکدیگر هستند، اما AET بدست آمده از LST ریزمقیاس نمایی شده، یک تغییرپذیری فضایی بالاتری را از خود نشان میدهد. مقایسه AET-SEBS با AET حاصل از روش پنمن- مانتیث- فائو نشان دهنده RMSE برابر با 26/2است. بنابراینLST اثر زیادی در تولید نقشههای AET از روی تصاویر سنجش از دور دارد و ریزمقیاس نمایی کوکریجینگ برای ارائه نقشههای AET روزانه با وضوح فضایی متوسط مفید بوده است. در مجموع یافتههای پژوهش نشان داد با به کارگیری روش ریزمقیاس نمایی و SEBS، میتوان تبخیر و تعرق واقعی را در حوضه زاینده رود و برای مناطق خشک و نیمه خشک با دقت مطلوب محاسبه نمود.
https://www.sepehr.org/article_40475_79bd7ffb3c144f89b3df85674e2f511b.pdf
2020-05-21
129
140
10.22131/sepehr.2020.40475
الگوریتم SEBS
پوشش گیاهی
تبخیر و تعرق واقعی
ریزمقیاس نمایی
سنجش از دور
مینا
ارست
minaarast24@gmail.com
1
دانشجوی دکتری بیابان زدایی، دانشکده منابع طبیعی وعلوم زمین، دانشگاه کاشان
AUTHOR
ابوالفضل
رنجبر
aranjbar@kashanu.ac.ir
2
دانشیار گروه بیابان زدایی، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
خدایار
عبداللهی
kabdolla2010@gmail.com
3
استادیار گروه مهندسی طبیعت، دانشکده منابع طبیعی وعلوم زمین، دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
سیدحجت
موسوی
hmousavi15@gmail.com
4
استادیار گروه جغرافیا و اکوتوریسم، دانشکده منابع طبیعی وعلوم زمین، دانشگاه کاشان
AUTHOR
1. صالحی، ح.، شمس الدینی، ع.، میرلطیفی، س.م. 1397. ”ریزمقیاس نمایی تصویر مادیس به منظور تهیه نقشه تبخیرتعرق روزانه با قدرت تفکیک تصویر لندست با استفاده از الگوریتمهای SADFDT و “STARFM. سنجش از دور و GIS ایران. 10(3): 140-123.
1
2. عظیمی، ع.، رنگزن، ک.، کابلی زاده، م.، خرمیان، م. 1394. ”برآورد تبخیر و تعرق با استفاده از سنجش از دور، شبکههای عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج آن با روش پنمن- مانتیث- فائو در باغات مرکبات شمال خوزستان“. سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی. 6(4): 75-61.
2
3. محمد ابراهیم، مهدی.، محمدرضاپور، احمد.، اکبرزاده مقدم سه قلعه، هادی.، 1396.”ارزیابی مدل سبس در برآورد تبخیرتعرق واقعی با استفاده از تصاویر ماهوارهای مودیس در مقیاس منطقهای (مطالعه موردی: دشت سیستان) “. مجله اکوهیدرولوژی، 4(4):1150-1141.
3
4. Atkinson, P.M. 2013. “Downscaling in remote sensing,” Intenational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 22:106-114. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.04.012
4
5. Brisco, B., R.J. Brown., T. Hirose., H. McNairn., K. Staenz. 2014 “Precision agriculture and the role of remote sensing: a review.” Can. J. Rem. Sens, 24:315–327. http://dx.doi.org/10.1080/07038992.1998.10855254
5
6. Caroline, M., F.Gevaert., J. Gercia-Haro. 2015. “A comparison of STARFM and an unmixing based algorithm for Landsat and MODIS data fusion.” Remote Sensing of Environment, 156:34-44. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.09.012
6
7. Emelyanova, I.V., T.R. McVicar., T.G. Van Niel., L.T. Li., A.I.J. Van Dijk. 2013. “Assessing the accuracy of blending Landsat MODIS surface reflectances in two landscapes with contrasting spatial and temporal dynamics: A framework for algorithm selection.” Remote Sensing of Environment, 133:193-209. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.007
7
8. Gao, F., J. Masek., M. Schwaller., F. Hall. 2006. “On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: Predicting daily Landsat surface reflectance.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(8):2207 2218. http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2006.872081
8
9. Gowda, P.H., J.L. Chavez., P.D. Colaizzi., S.R. Evett., T.A. Howell., J.A. Tolk. 2007. “ET mapping for agricultural water management: present status and challenges.” Irrig. Sci, 26:223–237. http://dx.doi.org/10.1007/s00271-007-0088-6
9
10. Ha, W., P.H. Gowda., T.A. Howell. 2013 “A review of downscaling methods for remote sensing-based irrigation management.” Journal of Irrigation Science, 31: 831-850. http://dx.doi.org/10.1007/s00271-012-0331-7
10
11. Ha, W., H. Prasanna., P.H. Gowda ., A. Terry., T.A. Howell. 2013. “ Downscaling of Land Surface Temperature Maps in the Texas High Plains with the TsHARP Method." GIScience & Remote Sensing, 48(4):583-599.https://doi.org/10.2747/1548-1603.48.4.583
11
12. Ha, W., P.H. Gowda., T.A. Howell. 2012. “A review of potential image fusion methods for remote sensing-based irrigation management: part II.” Irrig. Sci, 31:851–869. http://dx.doi.org/10.1007/s00271-012-0340-6
12
13. Jimenez-Munoz, J.C., J.A. Sobrino., D. Skokovic., C. Mattar., J. Cristobal. 2014 “Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data.” IEEE Geosci. Rem. Sens. Lett, 11:1840–1843. http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032.
13
14. Lopes, J.D., L.N, Rodrigues., H.M, Acioli Imbuzeiro & F.F, Pruski. 2019. “Performance of SSEBop model for estimating wheat actual evapotranspiration in the Brazilian Savannah region.” International Journal of Remote Sensing, 40:18, 6930-6947. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2019.1597304
14
15. Mahour, M., V. Tolpekin., A. Stein., A. Sharifi. 2017 “A comparison of two downscaling procedures to increase the spatial resolution of mapping actual evapotranspiration.” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 126:56-67. http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.02.004
15
16. Mahour, M., A. Stein., A. Sharifi., V. Tolpekin. 2015. “Integrating super resolution mapping and SEBS modeling for evapotranspiration mapping at the field scale.” Precis. Agric, 1–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11119-015-9395-8.Matheron, G., 1963. Principles of geostatistics. Econ. Geol. 58, 1246–1266. http://dx. doi.org/10.2113/gsecongeo.58.8.1246.
16
17. Ochege, F.U., L. G. Luo., M.C. Obeta., G. Owusu., E. Duulatov., L. Cao. 2019. “Mapping evapotranspiration variability over a complex oasis-desert ecosystem based on automated calibration of Landsat 7 ETM+ data in SEBAL.” GIScience & Remote Sensing Published online: 16 Jul 2019. https://doi.org/10.1080/15481603.2019.1643531
17
18. Papoulis, A., Pillai, S.U., 2002. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes.
18
19. Rao. M, Z. Silber-Coats., S. Powers., L. Fox III & A. Ghulam. 2017. “Mapping drought-impacted vegetation stress in California using remote sensing.” GIScience & Remote Sensing, 54:2, 185-201, DOI: 10.1080/15481603.2017.1287397
19
20. Ren, H., C. Du, Q. Qin., R. Liu., J. Meng., J. Li. 2014 “Atmospheric water vapor retrieval from Landsat 8 and its validation. In: 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium.” IEEE, 3045–3048. http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947119.
20
21. Rodriguez-Galiano, V., E. Pardo-Iguzquiza., M. Sanchez-Castillo., M. Chica-Olmo., M. Chica-Rivas. 2012. “Downscaling Landsat 7 ETM+ thermal imagery using land surface temperature and NDVI images.” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf, 18:515– 527. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2011.10.002.
21
22. Roy, D.P., Ju, J., Lewis, P., Schaaf, C., Gao, F., Hansen, M., et al. (2008) Multi-temporal MODIS Landsat data fusion for relative radiometric normalization, gap filling, and prediction of Landsat data. ” Remote Sensing of Environment, 112(6):3112 -3130. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2008.03.009
22
23. Senay, G.B., Budde, M., Verdin, J.P., Melesse, A.M., 2007. A coupled remote sensing and simplified surface energy balance approach to estimate actual evapotranspiration from irrigated fields. Sensors 7, 979–1000. http://dx.doi.org/10.3390/s7060979.
23
24. Su, Z. 2002. “The Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes. Hydrol. Earth Syst. Sci, 6:85–100. http://dx.doi.org/10.5194/hess-6- 85-2002.
24
25. Szabó. S., L. Elemér., Z. Kovács., Z. Püspöki., A. Kertész., S. Kumar Singh & B. Balázs. 2019. “NDVI dynamics as reflected in climatic variables: spatial and temporal trends – a case study of Hungary.” GIScience & Remote Sensing, 56:4, 624-644, http://dx.doi.org 10.1080/15481603.2018.1560686
25
26. Tang, Y., P.M. Atkinson., J. Zhang. 2015. “Downscaling remotely sensed imagery using area-to-point cokriging and multiple-point geostatistical simulation.” ISPRS J. Photogramm. Rem. Sens, 101:174–185. http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.12.016.
26
ORIGINAL_ARTICLE
بــررسی تغیـیـرات پـوشـش گیــاهـی ایــران با استـفاده از ســری های زمـانی NDVI سنـجنـده NOAA-AVHRR و تجـزیـه وتحـلیـل هـارمـونیـک ســری های زمـانی (HANTS)
بررسی تغییرات پوششهایگیاهی میتواند اطلاعات ارزشمندی را در مورد گرمایش جهانی،چرخه کربن، چرخه آب و تبادل انرژی به همراه داشته باشد. استفاده از سریهای زمانی تصاویر ماهوارهای و روشهای سنجش از دور اطلاعات زیادی را در مورد تغییرات و پویاییهای پوششهای گیاهی به ما عرضه میدارند. هدف از پژوهش حاضر، تعیین تغییرات هر کدام از مؤلفههای سریهای فوریه پوششهای گیاهی ایران در طول سه دهه گذشته میباشد. بدین منظور در این مطالعه ازمحصول NDVI روزانه سنجنده AVHRRبا قدرت تفکیک مکانی 05/0 در 05/0 درجه با نام AVH13C1 استفاده شد. سپس با استفاده از الگوریتم HANTS اجزای هارمونیک چهار سری زمانی یکساله در زمان گذشته (1982، 1983، 1984 و 1985) و چهار سری زمانی یکساله در سالهای اخیر (2015، 2016، 2017 و 2018) تولید شد. در نهایت تغییرات اجزای هارمونیک یا همان تصاویر دامنه و فاز در سالهای اخیر نسبت به سالهای گذشته تعیین شد و اختلاف میانگین ارزشهای اجزای هارمونیک بین چهار سری زمانی یکساله در گذشته وحال با تجزیه واریانس یک طرفه بررسی شد و نقشههای معنیداری اختلاف بین میانگینها بدست آمد. با توجه به نتایج،در مناطق مرکزی، شرق و شمال شرق ایران دامنه صفر (میانگین پوشش گیاهی) در سطح احتمال 95 درصد (F-value< 0/05 ) کاهش یافته و در مناطق شمال و شمال غرب و غرب به ویژه ارتفاعات البرز و زاگرس دامنه صفر به طور معنیدار (F-value< 0/05) افزایش یافته است. اختلاف میانگین ارزش فازها در چهار سری زمانی در گذشته و سالهای اخیر در مناطق غرب و شمال غرب و همچنین شرق و شمال شرق ایران در سطح احتمال 95 درصد (F-value< 0/05) معنیدار میباشد. فازهای سالانه این مناطق به میزان 14 درجه کاهش یافته است که این موضوع نشان دهنده شروع زودتر فرآیندهای رشد و فنولوژی گیاهان این مناطق نسبت به سه دهه گذشته میباشد.
https://www.sepehr.org/article_40476_5d0b98c95b8142e61b6d073da531cac2.pdf
2020-05-21
141
158
10.22131/sepehr.2020.40476
HANTS
دامنه
سری زمانی
فنولوژی
NDVI
حمیدرضا
غفاریان مالمیری
hrghafarian@yazd.ac.ir
1
استادیار گروه جغرافیا دانشگاه یزد، یزد، ایران
LEAD_AUTHOR
هادی
زارع خورمیزی
hadi.zarekh@ut.ac.ir
2
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی مرتع، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
1. زارع خورمیزی، حسینی، مختاری، غفاریان مالمیری؛ هادی، سید زینالعابدین، محمدحسین، حمیدرضا (1396). بازسازی سریهای زمانی NDVI سنجنده MODISبا استفاده از الگوریتم تجزیه و تحلیل هارمونیک سریهای زمانی (HANTS) (مطالعه موردی: استان یزد) برنامهریزی و آمایش فضا، 21 (3): 221-225.
1
2. غفاریان مالمیری، زارع خورمیزی؛ حمیدرضا، هادی. (1396). بازسازی سریهای زمانی دادههای ماهوارهای دمای سطح زمین با استفاده از الگوریتم تجزیه و تحلیل هارمونیک سریهای زمانی (HANTS). سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 8 (3): 37-55.
2
3. Atzberger, C., & Eilers, P. H. (2011). A time series for monitoring vegetation activity and phenology at 10-daily time steps covering large parts of South America. International Journal of Digital Earth, 4(5), 365-386.
3
4. Bertin, R. I. (2008). Plant phenology and distribution in relation to recent climate change. The Journal of the Torrey Botanical Society, 135(1), 126-146.
4
5. Chuai, X. W., Huang, X. J., Wang, W. J., & Bao, G. (2013). NDVI, temperature and precipitation changes and their relationships with different vegetation types during 1998–2007 in Inner Mongolia, China. International Journal of Climatology, 33(7), 1696-1706.
5
6. Dannenberg, M. P., Song, C., Hwang, T., & Wise, E. K. (2015). Empirical evidence of El Niño–Southern Oscillation influence on land surface phenology and productivity in the western United States. Remote Sensing of Environment, 159, 167-180.
6
7. De Wit, A. J. W., & Su, B. (2005). Deriving phenological indicators from SPOT-VGT data using the HANTS algorithm. In 2nd international SPOT-VEGETATION user conference (pp. 195-201). Antwerp Belgium.
7
8. Eastman, J. R., Sangermano, F., Machado, E. A., Rogan, J., & Anyamba, A. (2013). Global trends in seasonality of normalized difference vegetation index (NDVI), 1982–2011. Remote Sensing, 5(10), 4799-4818.
8
9. Ghafarian Malamiri, H, R., Rousta, I., Olafsson, H., Zare, H. and Zhang, H. (2018).Gap-Filling of MODIS Time Series Land Surface Temperature (LST) Products Using Singular Spectrum Analysis (SSA). Atmosphere, 9 (9) 334.
9
10. Jakubauskas , M. E., D. R. Legates, & J. H. Kastens, (2002). Crop identification using harmonic analysis of time-series AVHRR NDVI data, Computers and Electronics in Agriculture, 37(1–3),127-139.
10
11. Jakubauskas, M., & LEGATES, D. R. (2000). Harmonic analysis of time-series AVHRR NDVI data for characterizing US Great Plains land use/land cover. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33(B4/1; PART 4), 384-389.
11
12. Jiang, X., D. Wang, L. Tang, J. Hu, & X. Xi, (2008). Analysing the vegetation cover variation of China from AVHRR‐NDVI data”, International Journal of Remote Sensing, 29 (17-18), 5301–5311.
12
13. Julien, Y., & J. A. Sobrino, (2010). Comparison of cloud-reconstruction methods for time series of composite NDVI data”, Remote Sensing of Environment, 114 (30), 618-625.
13
14. Lesica, P. & Kittelson, P.M. (2010). Precipitation and temperature are associated with advanced flowering phenology in semi-arid grassland. Journal of Arid Environments, 74,1013-1017.
14
15. Liu, Q., Fu, Y. H., Zhu, Z., Liu, Y., Liu, Z., Huang, M.,...& Piao, S. (2016). Delayed autumn phenology in the Northern Hemisphere is related to change in both climate and spring phenology. Global change biology, 22(11), 3702-3711.
15
16. Liu, Y., Li, Y., Li, S., & Motesharrei, S. (2015). Spatial and temporal patterns of global NDVI trends: Correlations with climate and human factors. Remote Sensing, 7(10), 13233-13250.
16
17. Mao, D., Wang, Z., Luo, L., & Ren, C. (2012). Integrating AVHRR and MODIS data to monitor NDVI changes and their relationships with climatic parameters in Northeast China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18, 528-536.
17
18. Menenti, M., S. Azzali, W. Verhoef, & R. van Swol, (1993).Mapping agroecological zones and time lag in vegetation growth by means of Fourier analysis of time series of NDVI images” Advances in Space Research, 13 (5), 233-237.
18
19. Pellerin, M., Delestrade, A., Mathieu, G., Rigault, O., & Yoccoz, N. G. (2012). Spring tree phenology in the Alps: effects of air temperature, altitude and local topography. European Journal of Forest Research, 131(6), 1957-1965.
19
20. Pettorelli, N., Vik, J. O., Mysterud, A., Gaillard, J. M., Tucker, C. J., & Stenseth, N. C. (2005). Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in ecology & evolution, 20(9), 503-510.
20
21. Piao, S., Friedlingstein, P., Ciais, P., Viovy, N., & Demarty, J. (2007). Growing season extension and its impact on terrestrial carbon cycle in the Northern Hemisphere over the past 2 decades. Global Biogeochemical Cycles, 21(3).
21
22. Richardson, A. D., Keenan, T. F., Migliavacca, M., Ryu, Y., Sonnentag, O., & Toomey, M. (2013). Climate change, phenology, and phenological control of vegetation feedbacks to the climate system. Agricultural and Forest Meteorology, 169, 156-173.
22
23. Roerink, G.J., M. Menenti, & W. Verhoef, (2000). Reconstructing cloudfree NDVI composites using Fourier analysis of time series. International Journal of Remote Sensing, 21(9), 1911-1917.
23
24. Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A. and Deering, D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In 3rd ERTS Symposium, NASA SP-351 I,309–317.
24
25. Verhoef, W. 1996. Application of Harmonic Analysis of NDVI Time Series (HANTS). In S. Azzali & M. Menenti (Eds.), In: Fourier analysis of temporal NDVI in southern Africa and America continent. The Netherlands, DLO Winand Staring Centre, Report 108, 19–24.
25
26. Verhoef, W., M. Menenti, & S. Azzali, (1996). Cover A colour composite of NOAAAVHRR- NDVI based on time series analysis (1981-1992). International Journal of Remote Sensing, 17(2), 231- 235.
26
27. Vermote, E., Justice, C., Csiszar, I., Eidenshink, J., Myneni, R., & Baret, F. Masuoka, Robert Wolfe, Martin Claverie and NOAA CDR Program (2014): NOAA Climate Data Record (CDR) of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Version 4 [1982–2014]. NOAA National Climatic Data Center.
27
28. Wen, J., Z. Su, & Y. M. Ma, (2004). Reconstruction of a cloud-free vegetation index time seriesfor the Tibetan Plateau, Mountain Research and Development, 24 (4), 348-353.
28
29. White, M. A., de Beurs, K. M., Didan, K., Inouye, D. W., Richardson, A. D., Jensen, O. P., ... & Brown, J. F. (2009). Intercomparison, interpretation, and assessment of spring phenology in North America estimated from remote sensing for 1982–2006. Global Change Biology, 15(10), 2335-2359.
29
30. Wu, C., Hou, X., Peng, D., Gonsamo, A., & Xu, S. (2016). Land surface phenology of China’s temperate ecosystems over 1999–2013: Spatial–temporal patterns, interaction effects, covariation with climate and implications for productivity. Agricultural and forest meteorology, 216, 177-187.
30
31. Xu, Y., & Shen, Y. (2013). Reconstruction of the land surface temperature time series using harmonic analysis. Computers & Geosciences, 61, 126–132.
31
32. Xue, Z., Du, P., & Feng, L. (2014). Phenology-driven land cover classification and trend analysis based on long-term remote sensing image series. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7(4), 1142-1156.
32
33. Yan, E., Wang, G., Lin, H., Xia, C., & Sun, H. (2015). Phenology-based classification of vegetation cover types in Northeast China using MODIS NDVI and EVI time series. International Journal of Remote Sensing, 36(2), 489-512.
33
34. Yu, H., Luedeling, E., & Xu, J. (2010). Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(51), 22151-22156.
34
35. Zhou, J., Jia, L., & Menenti, M.,(2015). Reconstruction of global MODIS NDVI time series: Performance of Harmonic ANalysis of Time Series (HANTS)”, Remote Sensing of Environment, 163(15), 217-228.
35
36. Zhou, L., Tian, Y., Myneni, R. B., Ciais, P., Saatchi, S., Liu, Y. Y.,...& Hwang, T. (2014). Widespread decline of Congo rainforest greenness in the past decade. Nature, 509 (7498), 86.
36
ORIGINAL_ARTICLE
تهیه مدل رقومی زمین مناطق جنگلی با استفاده از داده های لایدار هوایی - مطالعه موردی: درود، لرستان
مدل رقومی زمین برای پردازش اطلاعات مکانی یک مؤلفه اصلی محسوب میشود و در علوم زمین کاربردهای فراوانی دارد. برای تولید مدل رقومی زمین از دادههای لایدار بایستی نقاطی که متعلق به عوارض غیرزمینی هستند از مجموعه دادهها حذف شوند و سپس با روشی مناسب اقدام به درونیابی نقاط زمینی شود تا مدل رقومی زمین بصورت یک شبکه رستر با ابعاد مناسب از این نقاط تولید گردد. در تحقیق حاضر برای تولید مدل رقومی زمین از دادههای لایدار در بخشی از مناطق جنگلی شهرستان درود، ابتدا فیلتر مورفولوژیک شیبمبنا برای جداسازی نقاط مربوط به پوشش جنگلی (نقاط مربوط به عوارض غیرزمینی) استفاده شد و آستانه شیب مناسب برای فیلتر شیبمبنا تعیین گردید. این فیلتر بر پایه مفاهیم مورفولوژیک ریاضی طراحی شده است. الگوریتم فیلترینگ شیب مبنا دو پارامتر ورودی شعاع همسایگی و آستانه شیب دارد. پس از اجرای الگوریتم شیبمبنا بر ابر نقاط لایدار برای اطمینان از دقت فیلترکردن دادهها، بخشی از ابر نقاط منطقه (5 درصد سطح منطقه) انتخاب و نقاط آن بصورت دستی فیلتر شد. نتایج فیلتر دستی با نتایج فیلترکردن شیبمبنا (با در نظر گرفتن آستانه شیبهای مختلف) مقایسه شد. آستانه شیبهای پیشنهادی براساس شرایط منطقه انتخاب شدند و در نهایت بهترین آستانه شیب برای فیلترینگ دادهها انتخاب گردید. سپس دو روش عکس فاصله وزنی و کریجینگ برای درونیابی و تولید مدل رقومی زمین بکار گرفته شدند. نتایج نشان داد شیب 44 درجه بهترین آستانه برای جداسازی نقاط عوارض غیرزمینی از زمینی است و روش عکس فاصله وزنی با توان سوم با ضریب همبستگی 9986/0و خطای 204/0 متر دقیقترین روش برای درونیابی و تولید مدل رقومی زمین در منطقه مورد مطالعه است.
https://www.sepehr.org/article_40477_1d58088af916cd3b9ef0fcfc8a4ddba9.pdf
2020-05-21
159
167
10.22131/sepehr.2020.40477
لایدار
فیلترکردن
شیب مبنا
درون یابی
عکس فاصله وزنی
اصغر
حسینی
a.hdp68@yahoo.com
1
کارشناس ارشد، اداره کل منابع طبیعی و آبخیزداری استان چهارمحال و بختیاری
AUTHOR
زهرا
عزیزی
zazizi@srbiau.ac.ir
2
استادیار گروه سنجش از دور و GIS، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی
LEAD_AUTHOR
سعید
صادقیان
sa_sadeghian@sbu.ac.ir
3
دانشیار مرکز سنجش از دور و GIS دانشگاه شهید بهشتی
AUTHOR
1. امینی امیرکلایی، عنایتی، ویسی؛ حامد، حمید، مریم (1396). استخراج مدل رقومی زمین از ابرنقاط با ارائه یک روش پیش رونده مورفولوژی مبنا. فصلنامه علمی - پژوهشی اطالاعات جغرافیایی (سپهر)، دوره 26، شماره 102، صفحه 53-65.
1
2. شفیعی خورشیدی، متین فر، علوی پناه، فرخی؛ فاطمه، حمیدرضا، سیدکاظم، مهدی (1390). تولید مدل رقومی ارتفاع با استفاده از زوج تصویر سنجنده ASTER. نشریه سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، دوره 2، شماره 3، صفحه 1-11.
2
3. متکان، حاجب؛ علیاکبر، محمد (1392). مقایسه توانایی طبقهبندی کنندههای ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال در بهبود نتایج الگوریتمهای فیلترینگ دادههای لیدار، سنجش از دور و GIS ایران، سال 5، شماره2: 1-16.
3
4. Andersen, Hans-Erik; McGaughey Robert J.; Reutebuch Stephen E. (2005). Estimating forest canopy fuel parameters using lidar data. Remote Sensing of Environment. Vol.94, No.4, pp. 441-449.
4
5. Axelsson, Peter. (2000). DEM generation form laser scanner data using adaptive TIN models. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Vol. 33(4): 110-117.
5
6. Azizi, Zahra; Najafi, Akbar; Sadeghian, Saeed (2014). Forest Road Detection Using LiDAR Data. Forestry Research Journal. Vol.25, No. 4, pp. 975-980.
6
7. Bilskie, Matthew V; Hagen, Scott C. (2013). Topographic accuracy assessment of bare earth LiDAR-derived unstructured meshes. Advances in Water Resources. Vol. 52 pp. 165–177.
7
8. Childs, Colin (2004). Interpolation surfaces in ArcGIS spatial analyst. ArcUser July-September, pp. 32-35.
8
9. Gomroki1, Masoomeh; Jafari, Marzieh; Sadeghian, Saeed; Azizi, Zahra (2017). Application of Intelligent Interpolation Methods for DTM Generation of Forest Areas Based on LiDAR Data, PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol.85:227–241.
9
10. Gonçalves-Seco, Luis; Miranda, David; Crecente, Rafael; Farto, Javier (2006). Digital terrain model generation using airborne LiDAR in a forested area Galicia, Spain. Proceedings of 7th International symposium on spatial accuracy assessment in natural resources and environmental sciences, Lisbon, Portugal,pp. 169-180.
10
11. Habib, Ayman; Ghanma, Mwafag; Morgan, Michel; Al-Ruzouq, Rami (2005). Photogrammetric and LiDAR data registration using linear features. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. Vol.71, No.6, pp. 699-707.
11
12. Hinz, Stefan; Baumgartner, Albert (2000). Road extraction in urban areas supported by context objects. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol.33, Vol.3. 405-412.
12
13. Hodgson, Michael.E; Bresnahan, Patrick (2004). Accuracy of airborne LiDAR-derived elevation: empirical assessment and error budget. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. Vol. 70, No.3, pp. 331-339.
13
14. Kobler, Andrej; Pfeifer, Norbert; Ogrinc, Peter; Todorovski, Ljupčo; Oštir, Krištof; Džeroski, Sašo (2007). Repetitive interpolation: A robust algorithm for DTM generation from aerial laser scanner data in forested terrain. Remote Sensing of Environment. Vol.108(1): 9–23.
14
15. Kraus, Karl; PfeiferKraus, Norbert (1998). Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. Vol.53, No.4, pp. 193-203.
15
16. Liu, Xiaoye (2008). Airborne LiDAR for DEM generation: Some critical issues.” Progress in Physical Geography: an international review of geographical work in the natural and environmental sciences. Vol. 32, No.1, pp. 31-49.
16
17. Meng, Xuelian; Currit, Nate; Zhao, Kaiguang (2010). Ground filtering algorithms for airborne LiDAR data: A review of critical issues. Remote Sensing journal. Vol. 2: 833–860.
17
18. Meng, Yu Song; Hui, Lee Yee; Chong Ng Boon (2009). Study of propagation loss prediction in forest environment. Progress in Electromagnetic Research B. Vol.17, pp. 117-133.
18
19. Montané, Juana M.; Torres, Raymond (2006). Accuracy assessment of lidar saltmarsh topographic data using RTK GPS. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Vol. 72, No.8, pp. 961-967.
19
20. Sithole, George; Vosselman, George (2001). “Filtering of laser altimetry data using a slope adaptive filter.” International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol.34, No.(3/W4), 203–210.
20
21. Sithole, George; Vosselman, George (2005). Filtering of airborne laser scanner data based on segmented point clouds. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol.36(19): 66-71.
21
22. Umasuthan, Martin; Wallace, Andrew (1996). Outlier removal and discontinuity preserving smoothing of range data. IEE Proceedings on Visual Imaging & Signal Processing. Vol.143(3):191-200.
22
23. Vosselman, George (2000). Slope based filtering of laser altimetry data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam. Vol, 11: 935- 942.
23
24. Wack, Robert; Wimmer, Anna (2002). Digital terrain models from airborne laser scanner data-A grid based approach. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Graz, Austria. Vol.34, Vol.3B: 293–296.
24
25. White, Russell A.; Dietterick, Brian C.; Mastin, Thomas; Strohman Rollin (2010). Forest roads mapped using LiDAR in steep forested terrain. Remote Sensing Journal. Vol.2, pp. 1120-1141.
25
26. Wierzbicki, Damian; Nienaltowski, Marcin (2019). Accuracy Analysis of a 3D Model of Excavation, created from Images Acquired with an Action Camera from Low Altitudes. ISPRS Internanal Journal of Geo-Information, Vol.8(2): 83, 1-26.
26
27. Zhang, Keqi; Chen, Shu-Ching; Whitman, Dean; Shyu, Mei-Ling; Yan, Jianhua; Chengcui Zhang (2003). A progressive morphological filter for removing non-ground measurements from airborne lidar data. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 41, No.4, pp. 872–882.
27
28. Zhou, Qiming (2017). Digital Elevation Model and Digital Surface Model, The International Encyclopedia of Geography, John Wiley & Sons, Ltd.P:1-12.
28
ORIGINAL_ARTICLE
امکان سنجی استفاده از انرژی تابشی خورشید با استفاده از سنجش از دور و الگوریتم سبال - مطالعه موردی: شهرستان الشتر
استفاده از تصاویر ماهوارهای و مدلهای سنجش از دور به عنوان ابزاری مناسب و کمهزینه برای تخمین تابش خورشیدی، در سالهای اخیر مورد توجه محققین قرار گرفته است. در این پژوهش مقدار انرژی تابش خورشیدی رسیده به زمین با استفاده از دادههای تصاویر ماهواره لندست و با بکارگیری الگوریتم سبال در شهرستان الشتر، در ماههای ژانویه تا نوامبر محاسبه شد. میانگین بیشترین تابش موج کوتاه ورودی به مقدار 996 وات بر متر مربع در ماه ژوئن و کمترین مقدار در ژانویه به میزان460 وات بر متر مربع محاسبه شد. همچنین بیشترین مقدار تابش خالص خورشیدی رسیده به سطح زمین در ماه سپتامبر به اندازه 602 وات بر متر مربع و کمترین مقدار مربوط به ژانویه با 261 وات بر متر مربع بوده است. نتایج حاصل از این مطالعه بیانگر آن است که بیشترین درصد تابش خالص در سپتامبر در دسته 800-600 وات بر متر مربع با مقدار 86/69 درصد و در ژانویه در دسته 600-400 وات بر مترمربع با مقدار12/60 درصد بوده است. با توجه به دامنه حساسیت سلولهای فتوولتائیک به تابش و مقدار تابش خالص محاسبه شده در منطقه مورد مطالعه، میتوان نتیجه گرفت که تابش خورشیدی در این منطقه، پتانسیل لازم برای اجرای طرحهای فتوولتائیک خورشیدی را دارا میباشد.
https://www.sepehr.org/article_40478_8ea133116d5c8ee8a8377c10fe98cc43.pdf
2020-05-21
169
184
10.22131/sepehr.2020.40478
انرژی تابشی خورشید
الگوریتم سبال
سنجش از دور
شهرستان الشتر
صیاد
اصغری سراسکانرود
sayyad.sasghari21@gmail.com
1
دانشیارگروه ژئومورفولوژی، دانشکده ادبیات ، دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
ایمانعلی
بلواسی
belvasi4@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشکده ادبیات ، دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
1 - ابراهیمی، ا. 1389، انرژی خورشیدی و کاربرد آن، انتشارات فراگیران سینا همدان.
1
2 - اداره هواشناسی شهرستان سلسله(1396)، ایستگاه سینوپتیک الشتر.
2
3 - بهادرینژاد، م. و میرحسینی، س. ع. 1384. ضریب صافی هوا برای شهرهای مختلف ایران. سومین همایش بهینهسازی مصرف سوخت در ساختمان.
3
4 - بینش، ع. 1366. انرژی خورشیدی و مناطق جنوب خراسان و سیستان و بلوچستان، مجله تحقیقات جغرافیایی. 2: 35-15.
4
5 - پورسلطانی، ع.، مصطفوی، م.، محمدنژاد سیگارودی، ج. و منشیپور، س. 1390. بررسی انرژیهای تجدیدپذیر سیستمهای فتوولتائیک، دومین همایش ملی انرژی.
5
6 - جمشیدی، م. 1387. مقایسه روشهای مختلف تخمین تابش خورشیدی در جنوب شرقی تهران، پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران، پردیس ابوریحان، 63 صفحه.
6
7 - جهانبخش، س.، زاهدی، م. و ولیزاده کامران، خ. 1389. محاسبه دمای سطح زمین با استفاده از روش سبال و درخت تصمیمگیری در محیط GIS و Rs در بخش مرکزی منطقه مراغه، نشریه علمی - پژوهشی جغرافیا و برنامهریزی (دانشگاه تبریز)، 42-19.
7
8 - حاج سقطی، ا. 1390. اصول و کاربرد انرژی خورشیدی، انتشارات دانشگاه علم و صنعت ایران.
8
9 - حیدری بنی، م. 1386. برآورد تابش روزانه خورشید با استفاده از متغیرهای هواشناسی (مقایسه یافتههای شبکه عصبی مصنوعی با سایر مدلها). پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی کرج، 90 صفحه.
9
10 - رضایی مقدم،م. ح. هاتفی اردکانی، م. کاربرد تصاویر ماهوارهای و GIS در امکان سنجی استفاده از انرژی تابشی خورشید جهت تأمین روشنایی، مطالعات جغرافیایی مناطق خشک، دوره ششم، شماره بیستم و یکم، پاییز 1394، صص124-105.
10
11 - رسولی، ع. الف. 1387. مبانی سنجش از دور کاربردی با تأکید بر پردازش تصاویر ماهوارهای، انتشارات دانشگاه تبریز، چاپ اول.
11
12 - زبیری، م. و مجد، ع. 1384. پروژه مدلسازی و تهیه اطلس متوسط تابش ماهانه کشور، سازمان هواشناسی کشور.
12
13 - سیدان، س. ج. 1382. بررسی امکان برآورد رطوبت لایه سطحی خاک به کمک دادههای سنجنده NOAA / AVHRR , LANDSAT / TM.. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زیستی.
13
14 - صمیمی، ج. 1373. برآورد تابش خورشیدی بر اساس ارتفاع و کاربرد آن در اقلیم خورشیدی ایران. مجله فیزیک، 12: 26-18.
14
15 - صمیمی، ج. 1364. انرژی خورشیدی برای ایران، مجله فیزیک، شماره 2، 85-74.
15
16 - علوی پناه، س. ک. 1382. کاربرد سنجش از دور در علوم زیستی (علوم خاک). مؤسسه انتشارات و چاپ دانشگاه تهران.
16
17 - علیجانی، ب.، کاویانی، م. ر. 1382. مبانی آب و هواشناسی، انتشارات سمت، چاپ نهم.
17
18 - علیزاده، الف. و خلیلی، ن. 1388. تعیین ضرایب مدل آنگستروم و توسعه یک مدل رگرسیونی برآورد تابش خورشیدی (مطالعه موردی: منطقه مشهد). مجله علوم و صنایع کشاورزی (آب و خاک). 23 (1): 238-229.
18
19 - علی محمدی، ع. 1378. کاربرد تصاویر ماهوارهای در منابع آب و خاک. انتشارات دانشگاه فردوسی مشهد.
19
20 - کریمیان، آ. و افخمی، م. 1385. کشاورزی صحیح با بهرهگیری از تکنولوژی GIS و RS گامی در جهت توسعه پایدار زیست محیطی، مجموعه مقالات همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی، جلد اول، 366-.361.
20
21 - کمالی، غ. و مرادی، الف. 1384. تابش خورشیدی،) اصول و کاربردها در کشاورزی و انرژیهای نو): انتشارات دانشگاه فردوسی مشهد، چاپ اول، 300 صفحه.
21
22 - مباشری، م. و خاوریان، ح. 1383. تجزیه و تحلیل روشهای استفاده از ماهواره در تعیین میزان تبخیر و تعرق، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 98-83.
22
23 - مصلحی فرد، م. و شیرینپور، م. 1367. انرژی. دانشگاه تبریز، انتشارات نیما.
23
24 - معینی، س.، جوادی، ش.، کوکبی، ح.، دهقان منشادی، م. و اسماعیلی، ر. 1389. برآورد پتانسیل تابش خورشیدی در شهر یزد، نشریه انرژی ایران.
24
25 - موسوی بایگی، م.، اشرف، ب. و میان آبادی، آ. 1389. بررسی مدلهای مختلف برآورد تابش خورشیدی به منظور معرفی مناسبترین مدل در یک اقلیم نیمه خشک، مجله آب و خاک، شماره 4، 844-836.
25
26 - نوروزی اقدم، الف. 1386. امکانسنجی پیشبینی رطوبت خاک با استفاده از NDVI تصاویر سنجنده MODIS در مواقع خشک و نیمه خشک (مطالعه موردی استان خراسان رضوی). پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران، پردیس ابوریحان، 140 صفحه.
26
27 - ولیزاده کامران، خ. 1391. برآورد تبخیر و تعرق پتانسیل به روش استفتز و محاسبه مقدار تابش رسیده به سطح زمین با استفاده از تصاویر DEM SRTM و با کمک تابع Solar Analyst در محیط GIS، نشریه علمی و پژوهشی جغرافیا و برنامهریزی دانشگاه تبریز.
27
28. Ahmad, M. D., Biggs, T., Tarral, H. and Scott., C. A. 2006. Application of SEBAL approach and MODIS time series to map vegetation water use patterns in the data scarce krishna river basin of India, Water Science and Technology, 83-90.
28
29. Allen, R., Tasumi. M., Trezza. R. and Wim B. 2002. SEBAL: surface energy balance algorithms for land, Version 1.0, Funded by a NASA EOSDIS/Synergy grant from the raytheon company through the Idaho department of water resources.
29
30. Almhab, A. and Busu, I. 2008. Estimation of evapotranspiration using fused remote sensing image data and M-SEBAL model for improving water management area, The 3rd international conference water resources and arid environments.
30
31. Almorox, J., and Hontoria, C. 2004. Global solar radiation estimation using sunshine duration in spain, Energy Conversion and Management, 45: 1529-1535.
31
32. Bakirci, K. 2009. Correlation for estimation of daily global solar radiation with hours of bright sunshine in Turkey: Energy, 34: 485-501.
32
33. Black, J. N. 1956. The distribution of solar radiation over the earth’s surface. Arch Met Geoph Biokl, 7: 1865–1889.
33
34. Bosch, J. L., Lopez, G., and Batlles, F. J. 2008. Daily solar irradiation estimation over a mountainous area using artificial neural networks: Renewable Energy, 33, 1622-1628.
34
35. Bristow, K. L. and Campbell, G. S. 1984. On the relationship between incoming solar radiation and daily maximum and minimum temperature. Agricultural and forest meteorology, 31: 159-166.
35
36. Bulut, H. and Buyukalaca, O. 2007. 10-6-Simple model for the generation of daily global solar-radiation data in Turkey. Applied Energy, 84: 477-491.
36
37. Chen, R., Kang, E., Yang, Ji. X. and Wang, J. 2007. An hourly solar radiation model under actual weather and terrain conditions A case study in Heihe river basin. Energy, 32: 1148-1157.
37
38. Hasenauer, H., Merganicova, K., Petritsch, R., Pietsch, S. A., and Thorntou, P. E. 2003. Validating daily climate interpolation over complex terrain in Austria: Agric For Mmeteorol, 119: 87-107.
38
39. Hong, S., Hendrickx, J. and Borchers, B. 2015. Down-scaling of SEBAL derived evapotranspiration maps from MODIS (250m) to landsat (30m) scale, International journal of remote sensing, 32 (21): 6457-6477.
39
40. Huang, L., and Zhang, Q. J. 2001. Development of Chinese weather data for uilding energy calculations. Proc. 4th international conference indoor air quality, ventilation and energy conservation in buildings. October 2-5. Changsha, Hunan, china.
40
41. Irish, R. 2008. Calibrated Landsat Digital Number (DN) to Top of Atmosphere (TOA) Reflectance Conversion, Remote Sensing Basics.
41
42. Iziomon, M.G. and Mayer, H. 2002. Assessment of some global solar radiation parameterizations. Atmospheric and Solar - Terrestrial Physics. 64: 1631–1643.
42
43. Janjai, S., Laksanaboonsong, J., Nunez. M. and Thongsathitya, A. 2005. Development of a method for generating operational solar radiation maps from satellite data for a tropical environment. Solar energy, 78: 739-751.
43
44. Keese, W.J., Pernell, R., Arthur, H. and James, D. 2003. A consumer guide a photovoltaic solar electric system, energy commission state of California.
44
45. Kreith, F. 1962. Radiation heat transfer spacecraft and solar power plant design. International text book, Scranton, Pennsylvania.
45
46. Laine, V., Venalainen, A., Heikinheimo, M. and Hyvarinen, O. 1999. Estimation of surface solar global radiation from NOAA AVHRR data in high latitudes. Journal of applied meteorology, 38: 1706-1719.
46
47. Li, H., Lian, Xianlong, Y., Wang, X., Ma, W. and Zhao, L. 2011. Solar constant values for estimating solar radiation, Energy xxx, 1-5.
47
48. Markham, B. L., Chander, G. and Helder, D.L. 2009. Summary of Current Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 All Sensors, Remote Sensing of Enviroment. 113: 893-903.
48
49. Mefti, A., Adane, A. and Bouroubi, M.Y. 2008. Satellite approach based on cloud cover classification: Estimation of hourly global solar radiation from meteosat images. Energy Conver and Manag. 49: 652–659.
49
50. Muzathik, A. M., Nik, W. B. W., Ibrahim, M. Z., Samo, K. B., Sopian, K. and Alghoul, M. A. 2014. Daily global solar radiation estimate based on sunshine hourse, International Journal of Mechanical and Materials Engineering (IJMME), 6: 75-80.
50
51. Nunez, M. 1983. Use of Satellite Data in. Regional mapping of solar radiation. In. Szokology, S.V., Solar World Congress, 4: 2142-2147.
51
52. Nunez, M. and Michael, K. 1989. Satellite Derivation of Ocean-Atmosphere Heat Fluxes in a Tropical Environment. Proceeding of the Western pacific international meeting and workshop on Toga Coare. Noumea, New Caledonia, May 24-30.
52
53. Pinker, R. T., Ewing, J. A. 1985. Modeling surface solar radiation: model formulation and validation. J. Climate Appl. Meteor., 24: 389–401.
53
54. Rehman, SH. 1998. Solar radiation over Saudi Arabia and comparison with empirical models, Energy. 23 (12): 1077–1082.
54
55. Rivington, M., Bellocchi, G., Matthews, K.B. and Buchan, K. 2005. Evaluation of three model estimations of solar radiation at 24 UK stations. Agricultural and Forest Meteorology. 132: 228–243.
55
56. Scheifinger, H., and Kolb, H. 2000. Modeling global radiation in complex terrain: comparing two statistical approaches: agric for meteoral, 100: 127-136.
56
57. Skeiker, K. 2006. Correlation of global solar radiation with common geographical and meteorological parameters for Damascus province, Syria, Energy Conversion and Management, 47 (4): 331-345.
57
58. Sorapipatana, C. and Exell, R. H. B. 1989. Mesoscale mapping of daily insolation over Southest Asia from satellite data. Solar and wind technology. 6 (1): 59-69
58
59. Trnka, M., Zalud, Z., Eitzinger, J. and Dubrovsky, M.. 2005. Global solar radiation in Central European lowlands estimated by various empirical formulas. Agric. and Forest Meteorol. 131(1-2): 45-76.
59
60. Togrul, I.T. and Onat, E. 1999. A study for estimating solar radiation in Elazig using geographical and meteorological data, Energy Conversion and Management 40: 1577-1584.
60
61. Winslow, J. C., Hunt, E. R. and Piper, S. C. 2001. A globally applicable model of daily solar irradiance estimated from air temperature and precipitation data: Ecol Model, 43: 227-243.
61
62. Yang, K., Koike, T. and Ye, B. 2006. Improving estimation of hourly, daily, and monthly solar radiation by importing global data sets, Agricultural and Forest Meteorology. 137: 43–55.
62