پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

پایش و ارزیابی خشکسالی کشاورزی با استفاده از شاخص‌های منفرد و چندگانه مبتنی بر داده‌های سنجش ازدور (مطالعه موردی شهرستان تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
چکیده
پژوهش حاضر با هدف ارزیابی مقایسه‌ای شاخص‌های خشکسالی بر اساس داده‌های سنجش از دور در شهرستان تهران در دوره زمانی سال‌های 2000 تا 2022 انجام شده است. از داده‌های ماهواره‌ای تصاویر گوگل ارث انجین برای محاسبه شاخص‌های منفرد خشکسالی شامل شاخص وضعیت دمایی (TCI)، شاخص وضعیت پوشش گیاهی (VCI)، شاخص وضعیت بارندگی (PCI) و شاخص وضعیت رطوبتی خاک (SMCI) استفاده شد. به منظور ارزیابی شاخص‌های خشکسالی سنجش از دور با داده‌های واقعی از شاخص بارش استاندارد شده (SPI) استفاده شد. شاخص‌های ترکیبی خشکسالی شامل شاخص سلامت پوشش گیاهی (VHI)، شاخص خشکسالی مقیاس‌بندی شده (SDCI) و شاخص پوشش گیاهی بهینه‌‌شده (OVDI) با استفاده از شاخص‌های منفرد محاسبه گردید. در این پژوهش به جای استفاده از میانگین‌گیری برای کل منطقه، شاخص‌های خشکسالی برای هر پیکسل (با ابعاد 1 کیلومتر برای محصولات MODIS و 25/0 درجه برای TRMM و AMSR-E) به صورت مجزا محاسبه و تحلیل شدند. نتایج تحلیل‌های پیکسل‌محور نشان داد که شاخص‌های ترکیبی خشکسالی نسبت به شاخص‌های تک‌موردی دقت بالاتری در ارزیابی شرایط خشکسالی دارند. شاخص SDCI که از ترکیب وزنی شاخص‌های VCI، TCI و PCIبا استفاده از روش وزن‌دهی تجربی بدست آمد، دقت بالایی در ارزیابی خشکسالی داشت. معیار اصلی سنجش دقت شاخص‌های سنجش از دور، همبستگی آن‌ها با شاخصSPI (محاسبه‌شده بر اساس داده‌های زمینی) است. نتایج آزمون من-کندال نشان داد که شاخص SDCI در مقیاس‌های فصلی و سالانه روند کاهشی معنی‌دار (تشدید خشکسالی) و شاخص‌های پوشش گیاهی (VCI، VHI، NDVI) روند افزایشی معنی‌دار (بهبود وضعیت) داشتند. همبستگی‌های قوی بین شاخص‌های مختلف نیز نشان‌دهنده ارتباط قوی بین این شاخص‌ها و دقت بالای آن‌ها در پایش خشکسالی است. برای نمونه، همبستگی بین شاخص‌هایSDCI و OVDI به میزان 84/0 در مقیاس ماهانه و 90/0 در مقیاس فصلی و سالانه است. استفاده از شاخص‌های ترکیبی VHI، SDCI و OVDI در کنار شاخص‌های منفرد می‌تواند به بهبود دقت و کارایی پایش خشکسالی کمک کند و اطلاعات مفیدی برای مدیریت منابع آب و کشاورزی فراهم آورد.
کلیدواژه‌ها

1. Almeida, C. and Landsberg, J.J., 2003. Evaluating methods of estimating global radiation and vapor pressure deficit using a dense network of automatic weather stations in coastal Brazil. Agricultural and Forest Meteorology. 118(3-4), pp. 237-250. https://doi.org/10.1016/S01681923(03)00122-9
 
2.    Chen, D., Hu, H., Liao, C., Ye, J.,  Bao, W., Mo, J., et al., 2023. Crop NDVI time series construction by fusing Sentinel-1, Sentinel-2, and environmental data with an ensemble-based framework, Computers and Electronics in Agriculture, 215(c), pp.108388. doi: 10.1016/j.compag.2023.108388
 
3.     Du, L., Tian, Q., Yu, T., Meng, Q., Jancso, T., Udvardy, P., et al., 2013. A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM data, International, Journal of Applied Earth Observation and geoinformation, 23(A), pp. 245-253, DOI:10.1016/j.jag.2012.09.010
 
4.  Dutta, D., Kundu, A., Patel, N.R., Saha, S.K.,  and Siddiqui, A.R., 2015. Assessment of  agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Precipitation Index (SPI). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(1), pp.53–63. httpt.org/10.1016/j.ejrs.2015.03.006
 
5.  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(B), pp. 270-283. Doi.org/10.1016/j.jag.2014.09.011.
 
6.  Hosseini, N., Ghorbanpour, M. and Mostafavi, H., 2024. Habitat potential modelling and the effect of climate change on the current and future distribution of three Thymus species in Iran using MaxEnt. Scientific Reports, 14, 3641. Doi.org/10.1038/s41598-024-53405-5.
 
7. Huete, A. R., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., and Ferreira, L. G., 2002. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), pp.195-213. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2
 
8. Huffman, G. J., Bolvin, D. T., Nelkin, E. J., Wolff, D. B., Adler, R. F., Gu, G., et al., 2007. The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, combined-sensor precipitation estimates at fine scales. Journal of Hydrometeorology, 8(1), pp.38-55. http://dx.doi.org/10.1175/JHM560.1
 
9. Jalili, S., 2005. Comparison of satellite and meteorological indicators in drought monitoring (case study of Tehran province) supervised by Morid Saeed, Master's thesis, Tarbiat Modares University )Inparsian). https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2008479.1388.39.1.8.7
 
10. Kogan, F.N., 1997. Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(4), pp.621-636. https://Doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078%3C0621:GDWFS%3E2.0.CO;2
 
11. 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
 
12. Kogan, F., 2022. New Remote Sensing Vegetation Health Technology. In: Remote Sensing Land Surface Changes. Springer, Cham. pp. 121–148. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96810-6_5
 
13. McKee, T.B., Doesken, N.J. and Kleist, J., 1993. The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. 8th Conference on Applied Climatology, Anaheim, California, The U.S.A., pp, 179-184.
 
14. Owe, M., R. de Jeu, and Holmes, T., 2008. Multisensor historical climatology of satellite-derived global land surface moisture, Journal of Geophyscal Research, 113(F), pp.01002. https:// doi:10.1029/2007JF000769
 
15. Pokhrel, Y., Felfelani, F., Satoh, Y., Boulange, J., Burek, P., Gädeke, et al.,  2021. Global terrestrial water storage and drought severity under climate change. Nature Climate Change, 11(3), 226-233. https://doi.org/10.1038/s41558-020-00972-w
 
16. Rhee, J., Im, J., and Carbone, G. J., 2010. Monitoring agricultural drought for arid and humid regions using multi-sensor remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 114(12), 2875-2887. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2010.07.005
 
17. Rodell, M., Houser, P. R., Jambor, U., Gottschalck, J., Mitchell, K., Meng, C.-J., et al., 2004. The global land data assimilation system. Bulletin of the American Meteorological Society, 85(3), pp. 381–394. https://doi.org/10.1175/BAMS-85-3-381
 
18. Rostami, A., Bazaneh, M., Raeini M., 2017. Spatial and temporal monitoring of agricultural drought using MODIS sensor images and remote sensing technology (case study: East Azerbaijan province). Soil and Water Science. 27(3), pp.213-226.[In parsian] https://doi.org/10.22092/ijwmse.2020.126860.1684
 
19. Seiler, R. A., Kogan, F., and Sullivan, J., 1998. AVHRR-based vegetation and temperature condition indices for drought detection in Argentina. Advances in Space Research., 21(3), pp.481-484. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(97)00884-3
 
20. Siasar, H., Mohammad Rezapour, U., Khodamoradpour, M., 2024. Drought monitoring using MODIS sensor data and comparison with SPI meteorological index in short-term periods, case study: Golestan province, Journal of Geography and Development, 22(74), pp. 166-186. [In parsian] https://doi: 10.22111/gdij.2024.8175
 
21. Wan, Z., Zhang, Y., Zhang, Q. and Li, Z. L., 2002. Validation of the land-surface temperature products retrieved from Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), pp.163-180. http://dx.doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00093-7
 
22.   Wassie, S.B., Mengistu, D.A. and Berlie, A.B., 2022. Trends and spatiotemporal patterns of meteorological drought incidence in North Wollo, northeastern highlands of Ethiopia. Arabian Journal of Geosciences, 15(12), p.1158. https://doi.org/10.1007/s12517-022-10423-9
 
23. Wei, W., Zhang, J., Zhou, L., Xie, B., Zhou, J., Li, C., 2021. Comparative evaluation of drought indices for monitoring drought based on remote sensing data, Environmental Science and Pollution Reseach Internatinal. 28, pp, 20408–20425.doi: 10.1007/s11356-020-12120-0.
 
24. Zhang, A., and Jia, G., 2013. Monitoring meteorological drought in semiarid regions using multi-sensor microwave remote sensing data, Remote Sensing of Environment, (134), pp.12-23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.023
 
25. Zhang, J., Mu, Q., Huang, J., 2016. Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agricultural drought monitoring and impact analysis in North China, Ecological Indicators, (63), pp. 296-309. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.11.062.
 
26- Zhao, X., Xia, H., Pan, L., Song, H., Niu, W., Wang, R., et al.. (2021).  Drought Monitoring over Yellow River Basin from 2003–2019 Using Reconstructed MODIS Land Surface Temperature in Google Earth Engine. Remote Sensing, 13(18), pp.37-48, doi.org/10.3390/rs13183748
 

  • تاریخ دریافت 03 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 18 مرداد 1404
  • تاریخ انتشار 01 آبان 1404