تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

ارزیابی مخاطره بیوکلیمایی رخدادهای موج گرم در شهر تهران

نویسندگان
1 دکتری آب و هواشناسی شهری، واحد نور، دانشگاه آزاد اسلامی، نور ، ایران.
2 استادیار و عضو هیأت علمی، واحد نور، دانشگاه آزاد اسلامی، جویبار، ایران
3 دانشیار اقلیم شناسی و عضو هیئت علمی گروه جغرافیا، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران.
4 دانشیار گروه ژئومورفولوژی، واحد نور، دانشگاه آزاد اسلامی، نور ، ایران
چکیده
رخدادهای حدی اقلیمی امروزه به مثابه یکی از تظاهرات اصلی تغییر اقلیم، به مخاطرات مهم اقلیمی تبدیل شده ­اند. موج­های گرمایی شدید از مهم­ترین بلایای آب و هوایی بوده که هر سال پیامدهای زیست محیطی مخربی را در طبیعت به جای می­گذارند. در این پژوهش برای بررسی روند سری زمانی فراوانی 30 ساله (2018-1970) رخدادهای امواج گرم شهر تهران از دو نمایه روزهای گرم و امواج گرم (روزهای گرم با تداوم 2 روز و بیشتر) از آماره ناپارامتریک تحلیل روند سنس استفاده شده که نتایج آن در همه ایستگاه­ها بیانگر وجود یک روند افزایشی هم در تعداد روزهای گرم شهر تهران و هم در فراوانی رخدادهای امواج گرم در 5 ایستگاه سطح شهر تهران بوده است.هدف اساسی پژوهش پیش رو، تحلیل فضایی آسیب­ پذیری شهر تهران در زمان رخداد امواج گرم است.نتایج نشان دادکه هسته­های بحرانی داغ، در روز­های حاکمیت موج گرم در ساعت 12، عموما مناطق6، 7، 8، 10،11، 12، 14، 15، 4، 7، و 19 را به صورت معنی­داری درگیر کرده است. میانگین دمایی این هسته داغ حرارتی به­طور متوسط در طی دو موج گرم، به بیش از 43 درجه سانتی­گراد رسیده است.در این هسته داغ حرارتی که به­صورت معنی­داری دمای آن حین رخداد موج گرم بالا می­رود، به­طور کلی 2954485 نفر از جمعیت شهر تهران که برابر 35 درصد از جمعیت شهر تهران قرار گرفته است، همچنین در این هسته، تعداد 13000 بلوک آماری که برابر 40 درصد از کل بلوک­های جمعیتی شهر تهران است، قرار دارد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Assessing the Biochemical Hazard of Hot Wave Events in Tehran

نویسندگان English

Shahram Emamgholi 1
Gholam Reza Janbaz Ghobadi 2
Parviz Rezaei 3
Sadr aldin Motevali 4
1 Ph.D. Urban climatology, noor Unit, Islamic Azad University, Noor, Iran.
2 Assistant Professor and Academic Board, Joybar Unit, Islamic Azad University, Joybar, Iran.
3 Associate Professor of Climatics and Faculty Member of the Geography, Rasht Unit, Islamic Azad University, Rasht, Iran.
4 Assistant Professor and Academic Board, Joybar Unit, Islamic Azad University, Joybar, Iran.
چکیده English

Heat waves are of the most important climatic disasters, which have devastating environmental implications in the nature every year In this study. In this study, non-parametric statistics of trend analysis of Sens were used to investigate the trend of 30-year frequency series (1970- 2018) of hot-wave events in both hot days and hot waves (hot days with a duration of 2 days or more). At all stations, there was an increasing trend both in the number of hot days in Tehran and in the frequency of warm-wave events at 5 stations in Tehran. The main objective of this study is to investigate the population exposed hyperthermia in Tehran during hot waves and based on the frequency analysis of the recorded hot waves, the wave was selected from July 20 to July 28, 2013. Using spatial statistics analysis of hot spots, critical regions of Kermanshah were identified during heat wave and the population of high risk was obtained from demographic using tabular matrix analysis. The results showed that hot critical cores significantly affected areas 6, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 4, 7, and 19 during hot-wave days. Has done the average temperature of this hot thermal core averaged more than 43 ° C during two warm waves. In this hot thermal core that significantly rises in temperature during the heat wave, there are a total of 2954485 people in Tehran, which is 35% of the population of Tehran. Also, in this core, there are 13,000 statistical blocks, which is 40% of the total population of Tehran.

کلیدواژه‌ها English

Extreme events
Heat Wave
Hot Spot
Tehran City
Spatial Statistic
Austria P. F., Bandala, E. R. (2017). Temperature and heat-related mortality trends in the Sonoran and Mojave desert region. Atmosphere, 8 (53), 1-13.
Choobin, B., Malekian, A. (2013). Relationship between Fluctuations in the Water and Aquifer Salinization Journal of Desert Management, 1;13-26pp.
Griffith,D.A.(2003).Spatial Auto correlation and Spatial Filtering:Understanding through Theory and Scientific ,Advances in Spatial Science,Springer,247.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2014). Climate Change 2014: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Working group II contribution to the IPCC.
Madrigano, J., Ito,K.,Johnson,S.,Kinney, P. L.,Matte,T.(2015). A case-only study of vulnerability to heat wave-related mortality in New York city (2000-2011).
Sen, P. K. (1968).Estimates of the regression coefficients based on Kendall’s tau.Journal of the American Statistical Association, 63: 1379-1389.
Tonglin, Z., Lin, Ge., (2007). A decomposition of Moran's I for clustering detection,Computational statistics and data analysis, 51.
Wang, ZB, Fang, CL. (2016). Spatial-temporal characteristics and determinants of PM 2.5 in the Bohai Rim Urban Agglomeration. Chemosphere; 148:148-62.