تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحلیل فضایی بارش استان مازندران

نویسندگان
1 دانشگاه خوارزمی
2 دانشگاه خوارزمی و مدیر قطب علمی تحلیل فضایی مخاطرات محیطی
3 دانشیاراقلیم شناسی، دانشکده علوم جغرافیایی، دانشگاه خوارزمی، تهران
4 دانشکده جغرافیای دانشگاه تهران
چکیده
هدف از این پژوهش آشکارسازی وجود و یا عدم وجود روند در بارش نسبت به ارتفاع و شناسایی رفتار محلی بارش استان مازندارن است. بدین منظور از داده­های بارش 32 ایستگاه (سازمان هواشناسی و وزارت نیرو)، طی دوره آماری 1988-2010 استفاده گردید. برای بدست آوردن روند بارش از روش تحلیل رگرسیونی استفاده شد و برای شناسایی رفتار محلی بارش، روش آمارفضایی مورد استفاده قرار گرفت.روند بارش استان براساس با 11 مدل مورد برازش قرار گرفت و دو مدل رگرسیون توان تعدیل شده و رگرسیون درجه سوم بهترین مدل شناخته شد.که به ترتیب دارای کمترین خطای استاندارد 264.23 و264.48­و دارای ضریب همبستگی 0.62- 0.63می باشد.نتایج بدست آمده از رفتار بارش ، بر وجود روند در محدوده مورد مطالعه تاکید دارد.نتایج تحلیل فضایی بارش استان نشان دهنده این است که بارش در استان مازندران دارای الگوی خوشه­ای با ارزش بالا می­باشد. براساس روش موران محلی و لکه­های داغ ، سواحل غربی تا ارتفاع 700 متری دارای نمره z مثبت و خوشه های با ارزش بالا، در سطح اطمینان 99 درصد است. این محدوده 15 درصد از کل استان را شامل می شود. محدوده ارتفاعات جنوبی نیز نمره z منفی و خوشه های با ارزش پایین با سطح اطمینان 99 درصد را نشان می دهد. این محدوده نیز در حدود 20 درصد از کل استان را شامل می شود. حدود 65 درصد از مساحت استان نیز عدم وجود روند معنی داری را نشان می دهد. نتایج رگرسیون موزون جغرافیایی به خوبی نشان دهند این موضوع است که بارش استان و ارتفاع دارای رابطه معناداری می باشد.که خود این موضوع رفتار بارش استان از غرب به شرق درخصوص رفتار بارش و راتفاع را بازگو می ­کند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Spatial analysis of precipitation in Mazandaran province

نویسندگان English

ali mohammadpourzeidi 1
Bohloul Alijani 2
Mohammad Saligheh 3
MohammadSaleh Gerami 4
1 Ph.dStudent of Climatology kharazmi University Tehran, Payam Noor University Tonekabon Center Lecturer
2 Professor of Climatology, fauclty of Geography and Director of Center of
3 Associate Professor of Climatology, fauclty of Geography, kharazmi University of Tehran,
4 Ph.dStudent of Climatology University of Tehran
چکیده English

owledge of spatial rainfall behavior in environmental, land planning is effective. These changes in the later place in the form of time later and in the climate of the area. The Target of this study was to reveal the presence or absence of precipitation trend in the ratio of the height of local precipitation behavior and identify province mazandarn. Therefore, the purpose of the rainfall data station 32 (Meteorological Agency and Department of energy), the statistical period 1988-2010. To get the regression analysis of precipitation process was used to identify the local behavior of precipitation, the method of spatial statistics were used. The results obtained from the behavior of precipitation, the existence of the process within the scope of the study and the emphasis is most consistent with the Be modified regression model at adjustment indicate. According to the regional behavior of precipitation, using local spatial statistics, spatial Moran well hot spots check this behavior. The results showed that precipitation in the province of Mazandaran has the pattern of clusters with high value. According to the local hot spots and methods Moran, West Coast up to a height of 700 m has positive z score and clusters with high value, 99% confidence level. This range includes 15% of the total of the province. The range of the Southern Highlands as well as the negative z score and clusters with low value with a confidence level shows 99%. This range is also about 20 per cent of the province's total. About 65 percent of the total area of the province as well as the lack of a significant trend show.

کلیدواژه‌ها English

Spatial Statistics
Autocorrelation Moran
Mazandaran
Rainfall distribution
regression
Anselin, L. (1980). "Estimation Methods for Spatial Autoregressive". Structures Regional Science Dissertation and Monograph Series. No. 8. Cornell University. Ithaca. NY. 273 pp.
Andy, M. (2009). "The ESRI Guide to GIS Analysis". Spatial Measurements and Statistics. Redlands. CA: Esri Press. Vol.2.
Aifeng Lv, , Zhou.L,(2016), A Rainfall Model Based on aGeographically Weighted Regression Algorithm for Rainfall Estimations over the Arid Qaidam Basin in China, Remote Sens. 8(311), 1-17
Anselin, L. (1992). Spatial data analysis with GIS: An introduction to application in the social sciences , National Center For Geographic Information and Analysis University of California , Santa Barbara, CA 93106 , Technical Report 92-10.
Brissette, F, Khalili, M, Leconte, R,(2011), EFFECTIVENESS OF MULTI-SITE WEATHER GENERATOR FOR HYDROLOGICAL MODELING, JOURNAL OF THE AMERICAN WATER RESOURCES ASSOCIATION, 47(2), 303-314.
Daniel, A.G. (1987). Spatial Autocorrelation": A Primer, Resource Publication Geography. Association of American geographers.
Dinku, T.; Alessandrini, S.; Evangelisti, M.; Rojas, O.( 2015). A description and evaluation of FAO satellite rainfall estimation algorithm. Atmos. Res., 163, 48–60.
Griffith, D.A. (2003). Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering: Gaining Understanding through Theory and Scientific Visu-alization. Advances in Spatial Science. Springer.
Hargrove, W .(2001). Interpolation of Rainfall in Switzerland Using a Regularized Spline with Tension. Geographic Information and Spatial. Technologies Group, Book Ridge National laboratory. 1: 122-125.
Khalili, M., Leconte, R. and Brissette, F. (2006). Stochastic Multisite Generation of Daily Precipitation Data Using Spatial Autocorrelation. journal of hydro-meteorology, 8, 8396 –412.
McGrew, J. and Monroe, C. (2009). An Introduction to Statistical Problem Solving in Geography. 2nd edn, Long Grove, IL: Waveland Press, Inc.
Moran, P. (1950). Notes on Continuous Stochastic Phenomena, In Biometrika. 37 (1-2), 17-23.
Murdoch, J., Rahmatian, C.M. and Thayer, M.A. (1993). A spa-tially autoregressive median voter model of recreation expen-ditures. Public Finan. Quart. 21, 334–350.
Odland, J. (1988). Spatial Autocorrelation. Sage Publications. provided Arc GIS extension "ext-ahp". http://www.tu- darmstadt.de/fb/geo/members/ marinoni en.htm.
Tobler, W. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography. 46 (2). 234-240.
Tonglin, Z., Lin, G. (2007). A decompositionof Moran's I for clustering detection,Computational statistics and data analysis. Computational Statistics & Data Analysis. 51, 6123-6137.
Ullah, M. and Giles (1991). Handbook of Applied Eco-nomic Statistics. Marcel Dekker. Inc.
Usman .U, Aliyu M. L. and Aminu M. K.(2015), Study oftheGeographically Weighted Regression Application on Climate Data, Mathematical Theory and Modeling, 5(8), 62-66.
Yamada, L. Thill, J.C. (2006). Local Indicators of Network-Constrained Clusters in Spatial Point Patterns. Geographical Analysis, 39, 268-292.