پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

پایش خشکسالی کشاورزی و هواشناسی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای در استان چهارمحال و بختیاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی آب. دانشکده کشاورزی. دانشگاه شهرکرد. شهرکرد. ایران
2 گروه سنجش از دور و GIS، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران. ایران
چکیده
خشکسالی یکی از مهم‌ترین مخاطرات اقلیمی است که اثرات گسترده‌ای بر منابع آب، کشاورزی و اکوسیستم‌ها دارد. پایش و ارزیابی این پدیده نیازمند استفاده از شاخص‌های معتبر و داده‌های قابل اعتماد است. در این پژوهش، برای ارزیابی وضعیت خشکسالی در استان چهارمحال و بختیاری، از مجموعه‌ای از شاخص‌های مبتنی بر داده‌های سنجش از دور شامل شاخص وضعیت پوشش گیاهی (VCI)، شاخص وضعیت دمایی (TCI) و شاخص سلامت گیاهی (VHI) استفاده شد. این شاخص‌ها با استفاده از تصاویر سنجنده MODIS در بازه‌های زمانی فصلی و در بازه زمانی 2000 تا 2023 محاسبه گردیدند. علاوه بر این از داده‌های بارش ماهواره‌ای IMERG نیز استفاده شد. به‌منظور اعتبارسنجی، مقادیر این شاخص‌ها با شاخص استاندارد بارش (SPI) ، به‌عنوان شاخص‌ استاندارد جهانی برای پایش خشکسالی، مقایسه شد. نتایج ارزیابی دقت داده‌های بارش IMERG به کمک داده‌های مشاهده‌ای 33 ایستگاه‌ باران‌سنجی استان چهارمحال و بختیاری نشان داد که میزان همبستگی این داده‌ها بالا و بین 83/0 تا 96/0 و مقدار شاخص NRMSE کمتر از 3/0 است که دلالت بر دقت قابل قبول داده‌های IMERG دارد. نتایج نشان داد بر اساس شاخص VCI فصل بهار که حساسیت بالایی به تغییرات پوشش گیاهی دارد، سال ۲۰۰۰ خشک‌ترین سال است به‌طوری‌که حدود ۷۸ درصد مساحت استان درگیر خشکسالی بوده و در مقابل، سال ۲۰۲۰ حدود ۸۸ درصد استان در وضعیت بدون خشکسالی قرار داشت. شاخص TCI که عمدتاً شرایط دمایی و تنش حرارتی را بازتاب می‌کند نشان داد که در سال‌های با بارش مناسب، به دلیل کاهش دمای سطح زمین مقدار شاخص افزایش یافته است (مانند سال 2019). در مقابل، در سال‌های خشک همچون 2008 و 2021 مقادیر TCI کاهش یافته که بیانگر تشدید اثر خشکسالی از طریق افزایش تنش حرارتی است. نتایج شاخص ترکیبی VHI نیز نشان داد در فصل بهار در بیشتر سال‌های دو دهه اخیر در وضعیت بدون خشکسالی یا خشکسالی خفیف قرار داشته است. با این حال، سال‌های ۲۰۰۰، ۲۰۰۸ و به‌ویژه ۲۰۲۱ به‌عنوان سال‌های بحرانی خشکسالی با شدت متوسط و شدید در استان ثبت شدند. نتایج ارزیابی هبستگی بین شاخص‌ها نشان داد که شاخص SPI سه‌ماهه فصل بهار، بالاترین همبستگی معنی‌دار را با شاخص‌های TCI ،VHI و VCI دارد (به ترتیب 85/0، 81/0 و 65/0)، که نشان‌دهنده تأثیر دما و بارش‌های کوتاه‌مدت در تعیین وضعیت سلامت و سبزینگی پوشش گیاهی در بهار است. در فصل تابستان بیشترین همبستگی مربوط به SPI دوازده‌ماهه و شش‌ماهه با شاخص VCI بود زیرا اثر بارش بر پوشش گیاهی با یک تأخیر زمانی ظاهر می‌شود. بنابراین شاخص‌هایTCI و VHI در فصل بهار و VCI در فصل تابستان می‌تواند تصویر دقیق‌تر و کامل‌تری از پاسخ پوشش گیاهی به بارش‌های بهاره در استان فراهم آورد. تحلیل‌های مکانی نشان داد که مناطق شمال و شرق استان شامل شهرکرد، بروجن، اردل و سامان بیشترین آسیب‌پذیری را در سال‌های خشک نشان داده‌اند، در حالی‌که مناطق غربی و جنوبی مانند لردگان و کوهرنگ معمولاً شرایط پایدارتر و بدون خشکسالی داشته‌اند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

1.    Arabi, Z. and badraghnejad, A., 2021. Correlation Analysis of Drought Time Series Based on Modis Satellite Images and Standardized Precipitation Climate Index (SPI) on the eastern slope of Zagros. Journal of Spatial Analysis Enviromental Hazarts, 8 (4), pp. 71-88.https://doi.org/10.22034/gp.2021.44939.2803  [In Persian].
 
2.    Almamalachy, Y., 2017. Utilization of Remote Sensing in Drought Monitoring Over Iraq. PhD thesis, Portland State University, Portland.
 
3.    Aydin, M., 2025. Evaluation of the Usability of the Rainfall Anomaly Index (RAI) Instead of the Standard Precipitation Index (SPI). Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 49(1), pp. 763-785. https://doi.org/10.1007/s40996-024-01516-4 .
 
4.    Babaei, E., Asadi Zarch, M.A., Hosseini, S.Z. and Shahmoradi, S., 2025. Performance evaluation of composite remote sensing indices in drought assessment (case study: Chaharmahal and Bakhtiari Province, Iran). Journal of Natural Environmental Hazards, 14(43), pp. 155-180. https://doi.org/10.22111/jneh.2024.49797.2067.  [In Persian].
 
5.    Bhuiyan, C., Saha, A. K., Bandyopadhyay, N. and Kogan, F.N., 2017. Analyzing the impact of thermal stress on vegetation health and agricultural drought–a case study from Gujarat, India. GIScience & Remote Sensing, 54(5), pp. 678-699. https://doi.org/10.1080/15481603.2017.1309737
 
6.    Chen, S., L. Zhang, Y. Zhang, M. and X. Liu., 2020. Evaluation of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite precipitation products for drought monitoring over the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin, China. Journal of Geographical Sciences, 30(1), pp. 53-67. https://doi.org/10.1007/s11442-020-1714-y
 
7.    Degerli, S. and Turhan, E., 2025. An evaluation of spatiotemporal changes of meteorological drought in the Mediterranean sub-basins in Türkiye using discrepancy precipitation and standardized precipitation index. Natural Hazards, 121(2), pp. 2293-2322. https://ideas.repec.org/a/spr/nathaz/v121y2025i2d10.1007_s11069-024-06906-5.html
 
8.    Guttman, N.B., 1999. Accepting the standardized precipitation index: a calculation algorithm. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 35(2), pp. 311-322. https://doi.org/10.1111/j.17521688.1999.tb03592.x
 
9.    Hamzeh, S., Farahani, Z., Mahdavi, Sh., Chatrabgoun, A. and Gholamnia, M., 2017. Spatio-temporal monitoring of agricultural drought using remote sensing data: Case study of Markazi Province, Iran. Spatial Analysis of Environmental Hazards, 4(3), pp. 53-70. [In Persian].
 
10. Hao, C., Zhang, J. and Yao, F., (2015). Combination of multi-sensor remote sensing data for drought monitoring over Southwest China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 35, pp. 270-283.
 
11.               Hayes, M., Svoboda, M., Wall, N. and Widhalm, M., 2011. The Lincoln declaration on drought indices: universal meteorological drought index recommended. Bulletin of the American Meteorological Society, 92(4), pp.485-488. https://doi.org/10.1175/2010BAMS3103.1
 
12. Huffman, G.J., Bolvin, D.T., Nelkin, E.J. and Tan, J., 2015. Integrated multi-satellite retrievals for GPM (IMERG) technical documentation. Nasa/Gsfc Code, 612(47), 2019.
 
13. Huang, J., Zhuo, W., Li, Y., Huang, R., Sedano, F., Su, W. and Zhang, X., 2020. Comparison of three remotely sensed drought indices for assessing the impact of drought on winter wheat yield. International Journal of Digital Earth, 13 (4), 504–526. https://doi.org/10.1080/17538947.2018.1542040
 
14. Kogan, F.N., (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in space research, 15(11), pp. 91-100. https://doi.org/10.1016/0273-1177(95)00079-T
 
15. Kogan, F., B. Yang, G. Wei, P. and Xianfeng, J., 2005. Modelling corn production in China using AVHRR-based vegetation health indices. International Journal of Remote Sensing. 26(11), 2325–2336.
 
16. Li, M., Wang, P., Tansey, K., Sun, Y., Guo, F. and Zhou, J., 2025. Improved field-scale drought monitoring using MODIS and Sentinel-2 data for vegetation temperature condition index generation through a fusion framework. Computers and Electronics in Agriculture, 234, 110256.
 
17. Liu, Q., Zhang, S., Zhang, H., Bai, Y. and Zhang, J., 2020. Monitoring drought using composite drought indices based on remote sensing. Science of the Total Environment, 711, 134585.
 
18. McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, J., 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales, In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, Anaheim, 17(22), pp. 179-183.
 
19. Mtilatila, L., Bronstert, A., Bürger, G. and Vormoor, K., 2020. Meteorological and hydrological drought assessment in Lake Malawi and Shire River basins (1970–2013). Hydrological Sciences Journal, 65(16), pp.2750-2764. https://doi.org/10.1080/02626667.2020.1837384
 
20. Nawabi, N., Maghdesi, M. and Ganji, N., 2019. Assessment of agricultural drought monitoring using various indices based on ground and remote sensing data: Case study of Lake Urmia watershed. Journal of Watershed Engineering and Management, 13(1), pp. 1–12. [in Persian].
 
21. Salimi, M., Sanaeinezhad, S, H., Sepehr, A. and Sabet, L., 2018. Drought monitoring based on satellite index (SDI) and TRMM data. (Case Study; Khorasan Razavi province. Nivar, 42(102), pp. 19–30. [in Persian].
 
22. Tafi, Sh., Baladi, A., Soltani, A. and Pighan, Kh., 2021.Comparison and Evaluation of Estimating Reference Evapotranspiration Methods in Three General Categories Based onTemperature, Radiation and Mass Transfer (Case Study: Lorestan Province). Nivar, 44(110), pp. 107-120. [in Persian].
 
23. Vahidi, S., Amini, AS. and Hatamzadeh, V., 2023. Remote Sensing Indexes Assessment for Drought Monitoring Using Sentinel Satellite Imagery: A Case Study from Natanz County, Iran. Asian Journal of Geographical Research, 6(1), pp. 35-43.https://doi.org/10.9734/ajgr/2023/v6i1175
 
24. Wei, W., Zhang, J., Zhou, L., Xie, B., Zhou, J. and Li, C., 2021. Comparative evaluation of drought indices for monitoring drought based on remote sensing data. Environmental Science and Pollution Research, 28 (16), pp. 20408–20425. https://doi.org/10.1080/01431160500034235
 
25. Wilhite, D., 2000. Chapter 1. Drought as a natural hazard: concepts and definitions. In: Donald A. Wilhite (Ed.), Drought Mitigation Center Faculty, a global assessment. Vol. I. London (UK): Routledge; pp. 3–18.
 
26. Zhang, L., Jiao, W., Zhang, H., Huang, C. and Tong, Q., 2017. Studying drought phenomena in the continental United States in 2011 and 2012 using various drought indices. Remote Sensing of Environment, 190, pp. 96–106. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.010
 
27. Zhang, Y., Liu, X., Jiao, W., Zeng, X., Xing, X., Zhang, L. and Hong, Y., 2021. Drought monitoring based on a new combined remote sensing index across the transitional area between humid and arid regions in China. Atmospheric Research, 264, pp. 105850. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105850
 
28. Zhao, X., Xia, H., Liu, B. and Jiao, W., 2022. Spatiotemporal comparison of drought in Shaanxi–Gansu–Ningxia from 2003 to 2020 using various drought indices in Google Earth Engine. Remote Sensing, 14, pp. 1570. https://doi.org/10.3390/rs14071570
 
29. Zhong, S., Sun, Z. and Di, L., 2021. Characteristics of vegetation response to drought in the CONUS based on long-term remote sensing and meteorological data. Ecological Indicators, 127, pp. 107767. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105850

  • تاریخ دریافت 24 آذر 1404
  • تاریخ بازنگری 01 بهمن 1404
  • تاریخ پذیرش 07 بهمن 1404
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1405