| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 360 |
| تعداد مقالات | 3,762 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,963,408 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,331,394 |
پایش و پهنهبندی خطر خشکسالی با استفاده از مدل جنگل تصادفی (مورد مطالعه: استان اردبیل) | ||
| مجله پژوهش های خشکسالی و تغییراقلیم | ||
| دوره 3، شماره 1 - شماره پیاپی 9، خرداد 1404، صفحه 83-94 اصل مقاله (685.01 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jdcr.2025.8551.1093 | ||
| نویسنده | ||
| احمد حجاریان* | ||
| دکتری جغرافیا و برنامهریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران. | ||
| چکیده | ||
| خشکسالی یک پدیده طبیعی است که در هر نوع آب وهوایی امکان وقوع آن وجود دارد و آثار زیانبار آن به مراتب گستردهتر و عمیقتر از دیگر بلای طبیعی است. این پدیده طبیعی یکی از مضرترین و از لحاظ اقتصادی، اجتماعی، کالبدی و محیط زیستی زیانبارترین بلای طبیعی به شمار میرود. این مطالعه با هدف پیشبینی و تهیه نقشه خطر، شناسایی مناطق حساس به منظور توسعه پایداری که خطرات را کاهش و انعطافپذیری را ارتقا میدهد، انجام شده است. در این مطالعه از لایههای بارندگی، دما، اقلیم، شاخص نرمال شده تفاوت پوشش گیاهی و شاخصهای موفومتری از جمله شاخص خیسی توپوگرافی، شاخص تعادل جرم، شاخص موقعیت جغرافیایی و شاخص پناهگاه بادی به منظور تهیه نقشه پهنهبندی خشکسالی در استان اردبیل از مدل جنگل تصادفی استفاده گردید. تجزیه و تحلیل اهمیت متغیر با استفاده از شاخص جایگشت نشان داد که به ترتیب بارندگی، دما، اقلیم از مهمترین عوامل موثر بر خشکسالی استان اردبیل هستند. بررسی نقشه پهنهبندی حساسیت این استان به خشکسالی با استفاده از مدل ترکیبی فوق نشان داد که حدود 50 درصد از منطقه مورد مطالعه در رده مناطق دارای حساسیت زیاد و بسیار زیاد به رخداد خشکسالی میباشد. نتایج حاصل از ارزیابی منحنی ROC با سطح زیر منحنی بالای 9/0 برای این مدل نشان دهنده دقت بالای این مدل در ارائه نتایج است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| عوامل اقلیمی؛ مدلهای ترکیبی؛ خشکسالی؛ مخاطرات طبیعی؛ شاخص جایگشت | ||
| مراجع | ||
|
Adeniji, O. D., Adeyemi, S. O., & Ajagbe, S. A. (2022). An improved bagging ensemble in predicting mental disorder using a hybridized random forest-artificial neural network model. Informatica, 46(4). https://doi. org/10.31449/inf.v46i4.3916 Afsari, R., Nazari-Sharabian, M., Hosseini, A., & Karakouzian, M. (2024). Projected Climate Change Impacts on the Number of Dry and Very Heavy Precipitation Days by Century’s End: A Case Study of Iran’s Metropolises. Water, 16(16), 2226. https://doi.org/10.3390/w16162226 Ahmadalipour, A., & Moradkhani, H. (2018). Multi-dimensional assessment of drought vulnerability in Africa: 1960–2100. Science of the total environment, 644, 520-535. https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2018.07.023 Al-Qubati, A., Zhang, L., & Pyarali, K. (2023). Climatic drought impacts on key ecosystem services of a low mountain region in Germany. Environmental Monitoring and Assessment, 195(7), 800. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11397-1 Bordbar, M., Aghamohammadi, H., Pourghasemi, H. R., & Azizi, Z. (2022). Multi-hazard spatial modeling via ensembles of machine learning and meta-heuristic techniques. Scientific Reports, 12(1), 1451. https://doi.org/s41598-022-05364-y Burka, A., Biazin, B., & Bewket, W. (2024). Drought susceptibility modeling with geospatial techniques and AHP model: a case of Bilate River Watershed, Central Rift Valley of Ethiopia. Geocarto International., 39(1), 2395319. https://doi.org/10.1080/10106049.2024.2395319 Fakhar, M. S. and Nazari, B. (2024). Multitemporal Analysis of Drought in Iran: Monitoring and Evaluation of Spatial and Temporal Characteristics Using MODIS Indices. Journal of Drought and Climate Change Research, 2(1), 39-58. https://doi.org/10.22077/jdcr.2024.7011.1050 Gerdener H, Engels O, Kusche J. 2020. A framework for deriving drought indicators from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). Hydrol Earth Syst Sci. 24(1):227–248. He, S., Chen, K., Liu, Z., & Deng, L. (2023). Exploring the impacts of climate change and human activities on future runoff variations at the seasonal scale. Journal of Hydrology, 619, 129382. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2023.129382 Hedayat, H., & Kaboli, H. S. (2024). Drought risk assessment: The importance of vulnerability factors interdependencies in regional drought risk management. International Journal of Disaster Risk Reduction, 100, 104152. https:// doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.104152 IPCC. 2007. Climate Change 2007. Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II, and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, Pachauri, R.K. and Reisinger, A. (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland: 104 Karimi, V., Karami, E., & Keshavarz, M. (2018). Climate change and agriculture: Impacts and adaptive responses in Iran. Integrative Agriculture, 17, 1-15 https://doi.org/10.1016/S2095-3119(17)61794-5 Khorrami, B., & Gündüz, O. (2022). Detection and analysis of drought over Turkey with remote sensing and model-based drought indices. Geocarto International., 37(26), 12171-12193. https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2066197 Mani, Z. A., Khorram-Manesh, A., & Goniewicz, K. (2024). Global health emergencies of extreme drought events: Historical impacts and future preparedness. Atmosphere, 15(9), 1137. https:// doi.org/10.3390/atmos15091137 Khoshnodifar, Z., Karimi, H., & Ataei, P. (2023). Mechanisms to change farmers’ drought adaptation behaviors in Sistan and Baluchistan province, Iran. Frontiers in Sustainable Food Systems, 7, 1121254. https://doi.org /10.3389/fsufs.2023.1121254/full Li, Y., Huang, Y., Fan, J., Zhang, H., Li, Y., Wang, X., & Deng, Q. (2023). Meteorological and Hydrological Drought Risks under Future Climate and Land-Use-Change Scenarios in the Yellow River Basin. Atmosphere, 14(11), 1599. https://doi.org/10.3390/atmos14111599 Malekan, A., ِDadvarkhani, F., & darban astane, A. (2021). Drought management in rural areas with emphasis on the resilience approach, studied in Kangavar city. Human Geography Research, 53(2), 717-732. [In Persian] https:// doi.org/10.22059/jhgr.2021.310008.1008169 Mao, Y.; Nijssen, B.; Lettenmaier, D.P. Is climate change implicated in the 2013–2014 California drought? A hydrologic perspective. Geophys. Res. Lett. 2015, 42, 2805–2813. https://doi. org/10.1002/2015GL063456 Mishra, A. K., & Singh, V. P. (2010). A review of drought concepts. Journal of Hydrology., 391, 202-216. https://doi.org/ 10.1016/j. jhydrol.2010.07.012 Mogholi, M. (2024). Evaluation and Modeling of Land Use Changes of Firozabad Using Multitemporal Satellite Imagery. Human Geography Research, 56(2), 191-212. [In Persian] https://doi.org/10.22059/jhgr.2023.346292.1008526 Mostafazadeh, R., Shahabi, M., & Zabihi, M. (2015). Analysis of meteorological drought using the Triple Diagram Model in the Kurdistan Province, Iran. Geographical Planning of Space, 5(17), 129-140. [In Persian] Nunes, L. J. (2022). Analysis of the temporal evolution of climate variables such as air temperature and precipitation at a local level impacts the definition of strategies for adaptation to climate change. Climate, 10(10), 154. https:// doi.org/10.3390/cli10100154 Park, H., Kim, K., & Lee, D. K. (2019). Prediction of severe drought area based on random forest: Using satellite image and topography data. Water, 11(4), 705. https://doi.org/10.3390/w11040705 Savari, M., & Shokati Amghani, M. (2023). Effects of small-scale farmers’ adaptation behaviors in drought conditions on household food security level in West Azerbaijan province. Journal of Geography and Planning, 27(86), 71-92. [In Persian] https://doi.org/10.22034/gp.2023.14973 Singh, P., Kannaujiya, A. K., Deep, A., Singh, S., Mohanty, T., & Prakash, K. (2023). Spatio‐temporal drought susceptibility assessment of Ken River Basin, Central India, and its evaluation through river’s morphometry. Geological Journal, 58(2), 755-779. https://doi.org/10.1002/gj.4622 Sivakumar, V. L., Krishnappa, R. R., & Nallanathel, M. (2021). Drought vulnerability assessment and mapping using Multi-Criteria decision making (MCDM) and application of Analytic Hierarchy Process (AHP) for Namakkal District, Tamil Nadu, India. Materials Today: Proceedings, 43, 1592-1599. https://doi. org/10.1016/j.matpr.2020.09.657 Song, Y., & Park, M. (2020). Assessment of quantitative standards for mega-drought using data on drought damages. Sustainability, 12(9), 3598. https://doi.org/10.3390/su12093598 Soureh, E., & Safarpour, F. (2025). Assessing the Performance of Vegetation Indices in Drought Analysis Using Remote Sensing Techniques (Case Study: Kurdistan Province). Journal of Environmental Research in Mountainous Regions. [In Persian] Wossen, T., Abdoulaye, T., Alene, A., Feleke, S., Menkir, A., & Manyong, V. (2017). Measuring the impacts of adaptation strategies to drought stress: The case of drought-tolerant maize varieties. Journal of Environmental Management, 203, 106-113. https://doi. org/10.1016/j.jenvman.2017.06.058 Zhoolideh, M., Motee, N., & Asadi, A. (2024). Monitoring and Predicting Land Use Changes in Kurdistan Province by GIS and CA-Markov Model. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research, 55(2), 379-395. [In Persian]. https://doi.org/10.22059/ijaedr.2022.335433.669110. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 491 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 283 |
||