| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شمارهها | 687 |
| تعداد مقالات | 9,985 |
| تعداد مشاهده مقاله | 70,957,060 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 62,422,381 |
کاربرد شاخص خشکسالی تفاضلی نرمال شده مبتنی بر MODIS برای پایش خشکسالی پوشش گیاهی در حوضه کرخه | ||
| اقلیم و بوم سازگان مناطق خشک و نیمه خشک | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 01 بهمن 1404 | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22075/ceasr.2026.40142.1064 | ||
| نویسندگان | ||
| مهشید کریمی* 1؛ نوید دهقانی2؛ مسعود گودرزی3؛ مسیب حشمتی4 | ||
| 1پژوهشگر بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و | ||
| 2استادیار گروه مدیریت حوزههای آبخیز پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران. | ||
| 3دانشیار گروه خشکسالی و تغییراقلیم پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران. | ||
| 4استاد بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج | ||
| تاریخ دریافت: 02 دی 1404، تاریخ بازنگری: 14 دی 1404، تاریخ پذیرش: 01 شهریور 1404 | ||
| چکیده | ||
| سابقه و هدف: خشکسالی بهعنوان یکی از مهمترین مخاطرات اقلیمی، تأثیرات گستردهای بر منابع آب، پوشش گیاهی و تولیدات کشاورزی برجای میگذارد و پایش دقیق آن بهویژه در حوضههای آبخیز مهم کشور، نقش اساسی در مدیریت منابع طبیعی دارد. حوزه آبخیز کرخه به دلیل وسعت زیاد، تنوع اقلیمی و جایگاه راهبردی در کشاورزی و تأمین امنیت غذایی غرب کشور، همواره در معرض اثرات شدید خشکسالی قرار داشته است. روشهای متداول مبتنی بر دادههای زمینی بهدلیل پراکنش محدود ایستگاهها، توانایی کافی برای پایش مکانی خشکسالی را ندارند. در این راستا، استفاده از دادههای سنجش از دور و شاخصهای ترکیبی میتواند ابزار کارآمدی برای پایش خشکسالی کشاورزی باشد. هدف اصلی این پژوهش، پایش مکانی و زمانی خشکسالی در حوزه آبخیز کرخه با استفاده از شاخص ترکیبی NDDI و ارزیابی قابلیت آن بهعنوان یک ابزار تشخیصی برای پایش خشکسالی کشاورزی و ارائه هشدارهای زودهنگام است. این رویکرد با ارائه یک چارچوب کمی برای تحلیل فرآیندهای خشکسالی، به بهبود مدیریت منابع آب و توسعه استراتژیهای سازگاری با تغییرات اقلیمی در کشور کمک خواهد کرد. مواد و روشها: در این پژوهش از تصاویر ماهوارهای سنجنده MODIS با تفکیک مکانی ۵۰۰ متر مربوط به ماه اردیبهشت (دوره اوج رشد پوشش گیاهی) استفاده شد. شاخص NDDI از ترکیب شاخصهای NDVI و NDWI محاسبه و وضعیت خشکسالی در پنج طبقه بدون خشکسالی، خفیف، متوسط، شدید و خیلی شدید طبقهبندی گردید. بهمنظور صحتسنجی نتایج، دادههای بارندگی ۱۱ ایستگاه منتخب در حوزه آبخیز کرخه پس از کنترل کیفی و همگنسازی مورد استفاده قرار گرفت و شاخص SPI در مقیاسهای زمانی مختلف محاسبه شد. ارزیابی عملکرد شاخص NDDI با استفاده از معیارهای آماری ریشه دوم میانگین مربعات خطا (RMSE) و درصد میانگین خطای مطلق (MAE) انجام گرفت. یافتهها: نتایج نشان داد که شاخص NDDI توانایی بالایی در شناسایی شدت و توزیع مکانی خشکسالی کشاورزی در حوزه آبخیز کرخه دارد. بر اساس نتایج، در سال ۱۳۸۶ حدود 3/85 درصد، در سال ۱۳۸۷ حدود 9/89 درصد و در سال ۱۳۹۳ حدود 8/74 درصد از مساحت حوضه تحت تأثیر درجات مختلف خشکسالی قرار داشته است. بیشترین شدت و گستره خشکسالی مربوط به سال ۱۳۸۷ بود که بیش از ۷۸ درصد از سطح حوضه در طبقات خشکسالی متوسط تا خیلی شدید قرار گرفت. نتایج ارزیابی آماری نشان داد که شاخص NDDI بیشترین همخوانی را با شاخص SPI در مقیاس یکماهه دارد، بهطوریکه کمترین مقادیر RMSE و MAE به ترتیب برابر با 11/0 و 12/0 بهدست آمد. نتیجهگیری: با توجه به اهمیت حوزه آبخیز کرخه از نظر شرایط اقلیمی، اجتماعی و اقتصادی، پایش و ارزیابی دقیق خشکسالی در این حوضه بسیار حائز اهمیت است. در این راستا، تحقیق حاضر با استفاده از شاخص ترکیبی NDDI به پایش مکانی و زمانی خشکسالی کشاورزی طی دوره آماری 2001-2021 پرداخته است. نتایج نشان داد که بهترتیب در سالهای ۱۳۸۶، ۱۳۸۷ و ۱۳۹۳، حدود 3/85٪، 9/89٪ و 8/74٪ از مساحت حوضه درگیر خشکسالی بودهاند. همچنین، نتایج معیارهای ارزیابی صحت شامل RMSE و MAE نشاندهنده کارایی بالای این شاخص در منطقه است. این مطالعه فراتر از نقشهبرداری خشکسالی، بر نقش شاخص NDDI بهعنوان یک ابزار تشخیصی و هشدار اولیه برای بررسی تعامل پوشش گیاهی و آب و تأثیر آن بر تابآوری کشاورزی تأکید دارد. استفاده ترکیبی از شاخصهای NDVI وNDWI و ایجاد NDDI امکان ردیابی واکنشهای اکوسیستم به کمبود رطوبت در مقیاسهای زمانی و مکانی مختلف را فراهم میکند. با این حال، محدودیتهایی مانند تغییرات کاربری اراضی، تراکم پوشش گیاهی و شرایط فصلی میتواند بر دقت شاخص تأثیرگذار باشد. بنابراین، ترکیب NDDI با دادههای زمینی و شاخصهای اقلیمی میتواند دقت پایش خشکسالی را افزایش دهد و به تصمیمگیری بهتر کمک کند | ||
| کلیدواژهها | ||
| خشکسالی کشاورزی؛ شاخص خشکسالی تفاضل نرمال شده؛ سنجنده مودیس؛ سنجش از دور؛ معیارهای ارزیابی صحت | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Application of the Normalized Difference Drought Index based on MODIS for Monitoring Vegetation Drought in Karkheh basin | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Mahshid Karimi1؛ Navid Dehghani2؛ Massoud Goodarzi3؛ Mosayeb Heshmati4 | ||
| 1Researcher, Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Kermanshah Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Kermanshah, Iran | ||
| 2Assistant Prof., Watershed Management Department, Soil Conservation & Watershed Management Research Institute (SCWMRI), AREEO, Tehran, Iran. | ||
| 3Associate Professor, Department of drought and climate change, Soil conservation & watershed Management Research Institute (SCWMRI), AREEO, Tehran, Iran. | ||
| 4Prof., Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Kermanshah Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Kermanshah, Iran. | ||
| چکیده [English] | ||
| EXTENDED ABSTRACT Background and Objectives: Drought is one of the most significant climatic hazards affecting water resources, vegetation cover, and agricultural production, particularly in arid and semi-arid regions. The Karkheh River Basin, as one of Iran’s most important agricultural basins, plays a crucial role in food security and regional socio-economic stability. Due to its large area and pronounced climatic variability, this basin is highly vulnerable to drought events. Conventional drought monitoring methods based on ground observations are often limited by sparse station networks and insufficient spatial coverage. Therefore, remote sensing-based approaches and composite vegetation indices provide an effective alternative for spatiotemporal drought monitoring. The main objective of this research is to monitor spatial and temporal drought in the Karkheh basin using the NDDI composite index and evaluate its capability as a diagnostic tool for agricultural drought monitoring and providing early warnings. This approach, by providing a quantitative framework for analyzing drought processes, can contribute to improved water resources management and the development of climate change adaptation strategies in the country. Materials and Methods: MODIS sensor images with a spatial resolution of 500 m acquired in May (peak vegetation growth period) were used to calculate NDVI, NDWI, and subsequently the NDDI. Drought conditions were classified into five categories: no drought, mild, moderate, severe, and extreme drought. Ground-based precipitation data from 11 selected meteorological stations were quality-controlled and homogenized prior to analysis. SPI values were calculated at different time scales to validate the satellite-derived NDDI. The accuracy of NDDI was assessed using statistical error metrics, including Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE). Results: The results demonstrated that NDDI effectively captured the spatial and temporal patterns of agricultural drought in the Karkheh River Basin. Approximately 85.3%, 89.9%, and 74.8% of the basin area experienced varying degrees of drought in 2007, 2008, and 2014, respectively. The most severe drought conditions were observed in 2008, when more than 78% of the basin was classified as moderate to extreme drought. Validation results indicated a strong agreement between NDDI and SPI, particularly at the one-month time scale, with minimum RMSE and MAE values of 0.11 and 0.12, respectively. Conclusion: Given the importance of the Karkheh watershed in terms of climatic, social, and economic conditions, accurate monitoring and assessment of drought in this basin is very important. In this regard, the present study used the NDDI composite index to monitor the spatial and temporal extent of agricultural drought during the 2001-2021 statistical period. The results showed that about 85.3%, 89.9% and 74.8% of the basin area were affected by drought in 2007, 2008 and 2014, respectively. Also, the results of the accuracy assessment criteria including RMSE and MAE indicate the high efficiency of this indicator in the region. Beyond drought mapping, this study emphasizes the role of the NDDI index as a diagnostic and early warning tool to investigate the interaction of vegetation and water and its impact on agricultural resilience. The combined use of NDVI and NDWI indices and the creation of NDDI allow tracking ecosystem responses to moisture deficiency at different temporal and spatial scales. However, limitations such as land use changes, vegetation density, and seasonal conditions can affect the accuracy of the index. Therefore, combining NDDI with ground data and climate indicators can increase the accuracy of drought monitoring and help in better decision-making. | ||
| کلیدواژهها [English] | ||
| Agricultural drought, Normalized Difference Drought Index (NDDI), MODIS sensor, Remote sensing, Accuracy evaluation criteria | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 30 |
||