Document Type : Research Paper

Authors

1 M.Sc. student of watershed engineering, Faculty of agricultural technology & natural resourcesو University of Mohaghegh Ardabili

2 M.Sc. student of watershed engineering, Faculty of agricultural technology & natural resources University of Mohaghegh Ardabili

3 Professor (Assistant) Department of Rangeland and Watershed Management, Faculty of Agricultural Sciences and Natural Resources, University of Mohaghegh Ardabili

Abstract

Introduction
Drought as a natural deficiency of precipitation over aperiod of time is a serious hazard to environment andthe lives of living species. Spatial-temporal variability of wetand dry spells will affect availability of water resources andmanagement plans. Therefore, the lack of opportunity and sufficient resourcescauses serious damage in the time of drought occurrence. Droughtdisaster management includes a set of reactive responses which canreduce or mitigate the consequences of drought events. Thus, theanalysis of drought indices is necessary to predict and assessthe spatial and temporal variability of this phenomenon. The StandardizedPrecipitation Index, as a well-known meteorological drought indicator, isthe capability of estimating various drought characteristics and can beused to analyze past droughts and predict future droughts returnperiods. The Standardized Precipitation Index was selected due to itssimplicity and ability of calculating the duration of droughtevents and the severity of drought and mildew.
 
Materials & Methods
In this study, drought condition and its spatial-temporal variations were investigated in Kurdistan province, Iran, using the Standardized Precipitation Index (SPI) calculated by DrinC software in different 3, 6 and 12 month time scales. Toward this attempt, the monthly precipitation data of nine synoptic stations in Kurdistan province including Sanandaj, Saghez, Zafarabad, Marivan, Baneh, Ghorveh, Bijar, Kamyaran and Dehgolan were obtained. The maximum available recorded data were used for analysis. The maximum and minimum values of the SPI index in the 3, 6, and 12-month scales were defined in the study period. Also, spatial distribution of drought condition based on the 12-month index was presented alternately in some years of the study period. Then, the most important characteristics of wet and dry periods, including the total number of wet and dry months, were determined in different drought classes. In this research, the inverse distance weighting method was used to determine the spatial pattern of drought characteristics in the study area and zoning maps.
 
Results & Discussion
The results of the study indicated that the severe drought in the three time scales has occurred across Dehgolan station in 2005-2006. The longest period of drought occurrence with high severity level with 17-month length was related to Qorveh station. The results of the study approved the variability of drought occurrences across the study area in different time scales.
 
 


 
Table. Some characteristics of wet and dry spells based on 6-month SPI values in the selected stations of Kurdistan province





Station
 
statistics


Sanandaj


Saghez


Zafarabad


Marivan


Baneh


Ghorveh


Bijar


Kamyaran


Dehgolan




Max


1.3


2.0


2.2


1.8


1.5


1.6


1.7


2.0


1.3




Min


-2.2


-2.6


-1.7


-2.3


-2.0


-1.7


-2.2


-3.0


-2.2




Average


0


0


0


0


0


0


0


0


0




Dry months


10


17


7


15


9


9


14


13


10




Wet months


6


11


9


11


7


7


14


11


6




Exceptionally wet months


0


0


1


0


0


0


0


0


0




Extremely wet months


1


1


1


2


1


2


1


1


0




Severely wet months


4


3


0


2


3


0


5


2


2




near normal months


20


20


12


17


10


10


17


19


11




Severely dry months


2


1


1


2


1


3


1


0


1




Extremely dry months


0


2


1


2


1


1


3


1


1




Exceptionally dry months


2


1


0


1


0


0


1


1


1





 
 
Finally, the zoning maps of the study area indicate that, there is a higher wet spell occurrence in the North and West regions, while the Eastern parts of the province experienced more severe droughts. Accordingly, Dehgolan station has the first priority in terms of drought severity among stations and the lowest drought severity was defined in the Zafarabad (Dyvandreh) station.
 
Conclusion
It can be concluded that, the Dehgolan and Divandareh stations were identified as the highest and lowest priority in terms of drought hazard occurrence in considered temporal time scales. As a result, drought crisis management and prediction can be one of the effective measures in reducing the damages of this climatic phenomenon, especially in drought-prone areas. It is suggested that other drought indicators be used to identify drought characteristics and the results be compared to obtain a comprehensive understanding on the drought severity and extent over the study area.

Keywords

1- ابونصرشیراز، رسانه؛ پریسا،غزاله (1394)؛ پایش خشکسالی استان اصفهان با استفاده از شاخص بارش استاندارد طی سال‌های اخیر، کنفرانس ملی زیست‌شناسی و زیست‌محیطی، گلستان، ص 11-1.
2- اسمعیلی، کریمی، یاسمی؛ فرزاد، یارمحمد، فرشاد (1388)؛ مدیریت ریسک یا مدیریت بحران خشکسالی (مطالعه موردی: جامعه عشایری استان ایلام)، دومین همایش ملی اثرات خشکسالی و راهکارهای مدیریت آن، ص11-1.
3- انصاری؛ حسین (1387)؛ پایش و ارزیابی پدیده خشکسالی و مقایسه نسبی شدت و خسارات ناشی از بروز این پدیده با توجه به مقیاس زمانی کمبود بارندگی در استان خراسان، آب، خاک و گیاه در کشاورزی، جلد هشتم، شماره 1، ص 31- 19.
4- انصاری، داوری؛ حسین،کامران (1386)؛ پهنه‌بندی دوره خشک با استفاده از شاخص بارندگی استاندارد شده در محیط GIS، پژوهش‌های جغرافیایی، جلد یک، شماره 60، ص 108-97.
5- بذرافشان، محسنی ساروی، ملکیان، معینی؛ ام‌البنین، محسن، آرش، ابوالفضل (1390)؛ بررسی وضعیت خشکسالی استان گلستان با استفاده از شاخص بارش استاندارد، تحقیقات مرتع و بیابان ایران، جلد 18 ، شمارة 3، ص 497-395.
6- بهزادی، جلال. (1390)؛ پایش خشکسالی و تحلیل ویژگی آن در استان گیلان، جغرافیا و آمایش سرزمین، جلد یک، شماره 1، ص 36- 21.
7- حنفی، حاتمی؛ علی، ایرج (1392)؛ تهیه نقشه اقلیمی استان کردستان با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی، نشریه سپهر ، دوره 22، شماره 87، ص 28-24.
8- چمن‌پیرا، زهتابیان، احمدی، ملکیان؛ غلام‌رضا، غلام‌رضا، حسن، آرش (1393)؛ بررسی تأثیر خشکسالی بر منابع آب زیرزمینی به‌منظور مدیریت بهینه بهره‌برداری در دشت الشتر، مهندسی و مدیریت آبخیز، جلد ششم، شماره 1، ص 20- 10.
9- رضیئی، ثقفیان؛ طیب، بهرام (1383)؛ بررسی روند خشکسالی در دشت سیستان، اولین کنفرانس سالانه مدیریت منابع آب ایران، تبریز، ص 10- 1.
10- سلطانی، سعادتی؛ سعیده، سیده سارا (1386)؛پهنه‌بندی خشکسالی در استان اصفهان با استفاده از نمایه بارش استاندارد (SPI)، علوم و مهندسی آبخیزداری ایران، جلد یک، شماره 2، ص 67- 64.
11- صفدری، محسنی ساروی، ثقفیان؛ علی‌اکبر، محسن، بهرام (1382). پهنه‌بندی خشکسالی‌های حوزه آبخیز کارون به کمک شاخص SPI در محیط GIS، همایش ژئوماتیک، تهران. ص 11- 1.
12- فاتحی‌مرج، باقری‌نیا؛ احمد، مژگان (1390)؛ بررسی خشکسالی مرتعی غرب ایران با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای MODIS در سال‌های 1386 تا 1389، علوم و مهندسی آبخیزداری ایران، جلد پنجم، شماره 16، ص 22- 13.
13- لشنی زند، خرمیان؛ مهران،ناصر (1384)؛ پهنه‌بندی خشکسالی اقلیمی در استان لرستان با بکارگیری شاخص‌های آماری، اولین کنفرانس ملی بررسی راهکارهای مقابله با بحران آب، دانشگاه زابل، ص 121-109.
14- مساعدی، مرعشی، کواکبی؛ ابوالفضل،  مهدیه، غزاله (1388)؛ بررسی مقایسه‌ی خشکسالی در مناطق پرباران و کم باران (مطالعه موردی: استان گلستان)، علوم کشاورزی و منابع طبیعی، جلد شانزدهم، شماره 1، ص 290- 277.
15- مصطفی‌زاده،  شهابی، ذبیحی؛ رئوف، معصومه، محسن (1394)؛ تحلیل خشکسالی هواشناسی کردستان با استفاده از مدل نمودار سه متغیره، مجله آمایش جغرافیایی فضا، جلد پنجم، شماره 17، ص 140-129.
16- یزدانی، چاوشی، شیرانی، خداقلی؛ محمدرضا، ستار، کوروش، مرتضی (1385)؛ بررسی وضعیت هواشناسی در زیر حوزه آبخیز زاینده‌رود، اولین همایش منطقه‌ای بهره‌برداری بهینه از منابع آب حوزه‌های کارون و زاینده‌رود، شهرکرد، ص 8- 1.
17- Cancelliere, A., Mauro, G., Bonaccorso, B., and Rossi, G, 2007, Drought forecasting using the Standardized Precipitation Index, Journal of Water Resources Management, 21, 801-819.
18-Choi, M., Jacobs, J. M., Anderson, M. C., and Bosch, D. D, 2013, Evaluation of drought indices viaremotely sensed data with hydrological variables, Journal of Hydrology, 476(1), 265-273.
19- Chopra, P, 2006, Drought Risk Assessment using Remote Sensing and GIS: A case study of Gujarat, M.SC Thesis, ITC Universit, P, 81.
20- Edward, D. C., and McKee, T. B, 1997, Characteristics of 20th century drought in the United States and multiple time scales, Climatology Report 972, Dept. Atmospheric Science, Colorado State University, Fort Collins, p: 155.
21-  Gourbesville, P, 2008, Challenges for integrated water resources management, Physics and Chemistry of the Earth, 33(5), 284-289.
22- Kao, Sh., Govindaraju, R.S., and Niyogi, D, 2009, A spatio-temporal drought analysis for the Midwestern US, World Environmental and Water Resources Congress, American Society of Civil Engineers, ASCE. 4654-4663.
23- Lana, X., Serra, C., and Burgueno, A, 2001, Patterns of monthly rainfall shortage and excess in terms of the standardized precipitation index for Catalonia, International Journal Climatology, 21, 1669-1691.
24-  Loukas, A., Vasiliades, L., and Tzabiras, J, 2008, Climate Change Effects on Drought Severity, Advances in Geosciences, 17, 23-29.
25-  Mckee, T. B., Doesken, N. J., and Kleist, J, 1993, The relationship of drought frequency and duration to time scales, 8th Conference of Applied Climatology, Aneheim, 179-184.
26- Mendicino, G., A. Senatore and Versace, P, 2008, A groundwater resource index (GRI) for drought monitoring and forecasting in a Mediterranean climate, Journal of Hydrology, 357(3-4), 282-302.
27-Szalai, S., Szinell, Cs., Bussay, A., and Szentimrey, T, 1998, Drought Tendencies in Hungary, Journal of Climatology, 18, 1479-1491.