تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 956 |
تعداد مقالات | 8,322 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,751,656 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,921,444 |
پهنهبندی خصوصیات خشکسالی تحت اثر تغییر اقلیم با استفاده از روش توابع مفصل در حوضه زایندهرود | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 11، دوره 42، شماره 1، فروردین 1398، صفحه 145-160 اصل مقاله (1.64 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2017.20611.1485 | ||
نویسندگان | ||
الهه متولی باشی نایینی* 1؛ علی محمد آخوندعلی2؛ فریدون رادمنش3؛ محمدرضا شریفی4؛ جهانگیر عابدی کوپایی5 | ||
1دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
2استاد گروه هیدرولوژی و منابع آب دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز. | ||
3دانشیار گروه هیدرولوژی و منابع آب دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز. | ||
4استادیار گروه هیدرولوژی و منابع آب دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز. | ||
5استاد گروه مهندسی آب دانشکده مهندسی کشاورزی دانشگاه صنعتی اصفهان | ||
چکیده | ||
خشکسالی یکی از پدیدههای حدی است که اثرات آن بهطور تدریجی و در طول زمان، وسعت زیادی را در بر میگیرد. بررسی اثرات تغییر اقلیم بر خشکسالی برای مدیریت منابع آب اهمیت بهسزایی است. تاکنون شاخصهای خشکسالی متعددی برای تعیین و کمی کردن خشکسالی مورد استفاده قرار گرفتهاند که در بین آنها شاخص SPI نتایج بسیار مناسبی بهدست داده است. در این مطالعه، از شاخص SPI برای محاسبه مدت و شدت خشکسالی در حوضه زایندهرود برای دوره تاریخی (2008-1979) و آیندۀ دور (2099-2058) با استفاده از دادههای 15 مدل GCM حاصله از سناریوهای پنجمین گزارش ارزیابی ICPP(AR5)، استفاده شد. یکی از شدیدترین خشکسالیهای دوره تاریخی، با مدت شش ماه و شدت برابر با 39/4-، بهعنوان خشکسالی معیار انتخاب شد. با توجه به مرور سوابق بهدلیل همبستگی زیاد بین خصوصیات خشکسالی چند تابع مفصل از خانوادههای ارشمیدسی و بیضوی، برای ایجاد توزیع توأم و ارزیابی دورههای بازگشت خشکسالی در حوضه، استفاده شدند. نتایج حاکی از آن بود که دوره بازگشت خشکسالی شدید معیار در دوره تاریخی حدود پنج سال بوده و این مقدار به حدود 25 سال در آینده افزایش خواهد یافت. | ||
کلیدواژهها | ||
مدت خشکسالی؛ شدت خشکسالی؛ تغییرات اقلیمی؛ توابع مفصل دو متغییره | ||
مراجع | ||
1-Abbasian, M., Jalali, S., Mousavi Nadoushani, S., 2014. Multivariate Flood Frequency Analysis Using Copula Function and Parametric and Nonparametric Margin Distributions. Modares Civil Engineering Journal, 14(4),pp.81-92 . (In Persian). 2-Bazrafshan, J., Hojaji, S. and Hasheminasab, A., 2015. Impact of Future Climate Change on the Possibilities of Transferring Drought Classes in Iran's Limited Climate (Case study: Bandar Anzali and Bushehr stations). Journal of Water and Soil Conservation, 22(1), pp.131-150. (In Persian) 3-Chen L, Singh V.P, and Guo S. 2011. Drought Analysis Based on Copulas. Symposium on Data-Driven Approaches to Droughts, Paper 45. 4-Chen, L. Singh, VP. Guo, S. Mishra, AK. Guo, J. 2012. Drought analysis using copulas. Journal of Hydrologic Engineering, 18, pp.797-808. 5-Chen, YD. Zhang, Q. Xiao, M. Singh, VP, 2013. Evaluation of risk of hydrological droughts by the trivariate Plackett copula in the East River basin (China). Natural Hazards, 68, pp.529-47. 6-Eghtedarnejad, M., Bazrafshan, A., Sadeghi Lari, A., 2016. In the analysis of meteorological drought characteristics and SDI and RDI, SPI and Comparative Evaluation of Hydrological Indices (Case Study: Bam Plain). Water and Soile Science, 26(2),pp.69-81. (In Persian). 7-Golian, S., 2010. Flood Prediction Using Rainfall Threshold Method Based on Spatial Distribution. Thesis, AmirKabir Tecnology University of Tehran, Iran. (In Persian). 8-Hoffman, MT. Carrick, P. Gillson, L. West, A. 2009. Drought, climate change and vegetation response in the succulent karoo, South Africa. South African Journal of Science ,105,pp.54-60. 9-Kirono, D. Kent, D. Hennessy, K. Mpelasoka, F. 2011. Characteristics of Australian droughts under enhanced greenhouse conditions: Results from 14 global climate models. Journal of Arid Environments, 75, pp.566-75. 10-Kouchaki, A., Nasiri, M. and Kamali, G., 2007. Study of Iran Index in Climate Change Conditions. Iranian Journal of Field Crops Research, 5(1), pp.133-142. (In Persian). 11- Lee, T. Modarres, R. Ouarda, T. 2013. Data‐based analysis of bivariate copula tail dependence for drought duration and severity. Hydrological Processes, 27, pp.1454-63. 12- Li, C. Singh, VP. Mishra, AK. 2013. A bivariate mixed distribution with a heavy-tailed component and its application to single-site daily rainfall simulation. Water Resources Research, 49, pp.767-89. 13- Madadgar, S. Moradkhani, H. 2011. Drought analysis under climate change using copula. Journal of Hydrologic Engineering, 18, pp.746-59. 14-Mahsafar, H., 2011. Climate change effects on Water Bill on Lake Urmia. Iran Water Resources Research, 7(1), pp.47-58. (In Persian). 15- McKee, TB. Doesken, NJ. Kleist, J. 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proc. Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology. American Meteorological Society Boston. MA. 17:179-83. 16- Mirabbasi, R. Anagnostou, E. N. Fakheri-Fard, A. Dinpashoh, Y. Eslamian, S. 2013. Analysis of meteorological drought in northwest Iran using the Joint Deficit Index. Journal of Hydrology, 492, pp.35–48. 17- Mousavi, S-F. 2005. Agricultural drought management in Iran. Proc. Water Conservation, Reuse, and Recycling: Proceedings of an Iranian-American Workshop. National Academies Press, pp.106-13. 18- Naserzadeh, M., Ahmadi, A., 2012. Performance Evaluation of Meteorological Drought Indicators in Drought Evaluation and its Zoning in Qazvin Province. Scientific Journals Management System, 12(162), pp.27-141. (In Persian). 19- Nelsen, RB. 2007. An introduction to copulas. Springer Science & Business Media. 20- Safavi, HR. Esfahani, MK. Zamani, AR. 2014. Integrated index for assessment of vulnerability to drought, case study: Zayandehrood River Basin, Iran. Water Resources Management, 28, pp.1671-88. 21- Selvaraju, R. Baas, S. 2007. Climate Variability and Change: Adaptation to Drought in Bangladesh: a Resource Book and Training Guide. Food & Agriculture Org. 22- Serinaldi, F. Bonaccorso, B. Cancelliere, A. Grimaldi, S. 2009. Probabilistic characterization of drought properties through copulas. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C 34, pp.596-605. 23- Shiau, J. 2006. Fitting drought duration and severity with two-dimensional copulas. Water Resources Management, 20, pp.795-815. 24- Thrasher, B. Xiong, J. Wang, W. Melton, F. Michaelis, A. Nemani, R. 2013. Downscaled climate projections suitable for resource management. Eos. Transactions American of Geophysical Union, 94, pp.321-3. 25- Wayne, G. 2013. The beginner’s guide to representative concentration pathways. skeptical science. Version 1.0. http://www.skepticalscience.com/rcp.php. 26- Xu, K. Yang, D. Xu, X. Lei, H. 2015. Copula based drought frequency analysis considering the spatio-temporal variability in Southwest China. Journal of Hydrology 527:630-40. 27- Yan, J. 2007. Enjoy the joy of copulas: with a package copula. Journal of Statistical Software, 21, pp.1-21. 28- Yang W. 2010. Drought analysis under climate change by application of drought indices and copulas, Dissertations and Theses, Portland State University, Portland. 716P. 29- Yevjevich, VM. 1967. An objective approach to definitions and investigations of continental hydrologic droughts. Hydrology Papers (Colorado State University).no. 23. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 829 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 613 |