Geography and Human Relationships

Geography and Human Relationships

Forecasting and investigating the trend of rainfall changes and its effects on meteorological drought in the south of Aras River basin

Document Type : Original Article

Authors
1 Ph.D. Student of Climatology, Department of Physical Geography, Faculty of Social Science, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
2 استاد آب و هواشناسی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی
Abstract
Drought is a natural and repeatable phenomenon that occurs due to a decrease in the amount of rainfall in a certain period. In the current research, the trend of rainfall changes and meteorological drought forecasting of 6 stations located in the Aras watershed have been investigated. To evaluate the severity of the drought, the annual rainfall data of the stations in the statistical period (1987-2021) was checked using the Standardized Precipitation Index (SPI) and simulated using MA, AR, ARMA, and ARIMA time series rainfall models and based on the criteria (AIC) was chosen as the best model for prediction. ARIMA model (0,0,1) was selected for Ardabil, Khoy, and Ahar stations, and the AR model (0, 0, 1) was selected for Parsabad, Maku, and Jolfa stations as the models with the best results. The forecast results for the next 5 years show an increase in rainfall, which makes the results of the fitted models acceptable based on the rainfall statistics available in the respective years. The results of the trend index (SPI) also showed that all 6 stations are close to normal and the highest severity of severe drought is related to Khoy station with 14%. Maku station also observed average wet conditions with 6% frequency during the studied period. Also, the results of precipitation changes using the Senُ s slope test show a significant increase in precipitation in Maku station an increase without a trend in Parsabad, Khoy, and Jolfa stations, and a decrease without a trend in Ardabil and Ahar stations.
Keywords

Subjects


بایزیدی، مطّلب؛ سی و سه مرده، معروف و عصرآگاه، آزیتا (۱۳۹۵). پیش‌بینی و بررسی روند خشکسالی هواشناسی با استفاده از سری زمانی (مطالعه موردی: حوزه آبریز سلماس). مجله محیط‌زیست و مهندسی آب، جلد ۲، شماره ۴، ص ۳۴۶ - ۳۵۹.
بزرگ نیا، ابوالقاسم و خرمی، مصطفی (۱۳۸۶). تجزیه‌وتحلیل سری‌های زمانی با نرم‌افزار MINITAB14. انتشارات سخن‌گستر مشهد، ص ۳۵۱.
ترابی پوده، حسن و دهقانی، رضا (۱۳۹۸). پایش خشکسالی هواشناسی با استفاده از شاخص SPI (مطالعه موردی: استان لرستان). نشریه هواشناسی کشاورزی، جلد ۷، شماره ۲، ص ۲۶ – ۳۴.
تیموری یگانه، مریم و تیموری یگانه، لیلا (۱۴۰۰). ارزیابی روند تغییرات بارندگی و دما و اثرات آن‌ها بر خشکسالی هواشناسی در استان کرمانشاه»، نشریه پژوهش و فناوری محیط‌زیست. سال ۶، شماره ۱۰، ص ۱۲۳ - ۱۳۴.
حجازی زاده، زهر؛ پژوه، فرشاد و شکیبا، هانیه (۱۴۰۰). واکاوی دقت شاخص‌های خشکسالی و تعیین بهترین شاخص اقلیمی در جنوب شرق ایران. فصلنامه علمی – پژوهشی و بین‌المللی انجمن جغرافیایی ایران، سال ۱۹، شماره ۶۸، ص ۲۱ -۵.
حجام، سهراب؛ خوشخو، یونس و وندی رضا، شمس‌الدین (۱۳۸۷). تحلیل روند تغییرات بارندگی‌های فصلی و سالانه چند ایستگاه منتخب در حوضه مرکزی ایران با استفاده از روش‌های ناپارامتری. نشریه پژوهش‌های جغرافیایی، دوره ۴۰، شماره ۶، ص ۱۵۷ – ۱۶۸.
حلمی، مهتاب؛ بختیاری، بهرام و قادری، کوروش (۱۳۹۹). مدل‌سازی و پیش‌بینی خشکسالی هواشناسی با استفاده از مدل سری زمانی SARIMA در نمونه‌های اقلیمی مختلف ایران. نشریه آبیاری و زهکشی ایران، جلد ۱۴، شماره ۳، ص ۱۰۷۹ - ۱۰۹۰.
جوان، خدیجه (۱۴۰۰). بررسی خشکسالی هواشناسی در ایستگاه ارومیه با استفاده از شاخص SPI تحت سناریوهای تغییر اقلیم (RCP). نشریه پژوهش‌های تغییرات آب و هوایی، سال ۲، شماره ۵، ص ۹۴ – ۸۱.
جهاندیده، مرضیه و شیروانی، امین (۱۳۹۰). پیش‌بینی خشکسالی بر پایه نمایه بارش استانداردشده با استفاده از مدل‌های سری‌های زمانی در استان فارس. مجله پژوهش آب ایران، سال ۵، شماره ۹، ص ۱۹ - ۲۸.
دستورانی، مهدی و یزدان پناه قرایی، فرزانه (۱۳۹۹). بررسی روند بارندگی و دبی در حوضه آبریز ارس. نشریه سامانه‌های سطوح آبگیر ایران، دوره ۸، جلد ۲۴، ص ۳۴ -۲۵.
سبحانی، بهروز و گلدوست، اکبر (۱۳۹۴). پایش خشکسالی و ارزیابی امکان پیش‌بینی آن در استان اردبیل با استفاده از شاخص SPI و مدل ANFIS. فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، سال ۳۰، شماره ۱، ص ۱۳۵ - ۱۵۲.
سلطانی گرد فرامرزی، سمیه؛ صابری، عارفه و قیصوری، مرتضی (۱۳۹۶). تعیین بهترین مدل سری زمانی در پیش‌بینی بارندگی سالانه ایستگاه‌های منتخب استان آذربایجان غربی. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال ۱۴، شماره ۴۴، ص ۸۷ - ۱۰۵.
شکری کوچک، سعید و بهنیا، عبدالکریم (۱۳۹۲). پایش و پیش‌بینی خشکسالی خوزستان با استفاده از شاخص خشکسالی SPI و زنجیره مارکوف. مجله علوم و مهندسی آبیاری، جلد ۳۶، شماره ۳، ص ۱۴ -۱.
شمس نیا، سید امیر؛ پیرمرادیان، نادر و امیری، سید ناصر (۱۳۸۸). مدل‌سازی خشکسالی در استان فارس با استفاده از تحلیل سری‌های زمانی. نشریه جغرافیا و برنامه‌ریزی (دانشگاه تبریز)، سال ۱۴، شماره ۲۸، ص ۱۶۵ - ۱۸۹.
صفریان زنگیر، وحید؛ صلاحی، برومند؛ ملکی مرشت، رقیه و کیانیان، محمدکیا (۱۳۹۹). تحلیل شاخص‌های خشکسالی و بارش استاندارد شده در مراکز شهرهای استان اردبیل. دو فصلنامه علمی پژوهش‌های بوم‌شناسی شهری، سال ۱۱، شماره ۱، ص ۱۲۱- ۱۳۶.
فریدپور، مجتبی؛ زینالی، بتول؛ اصغری، صیاد؛ قربانی، اردوان و رضایی بنفشه، مجید (۱۳۹۸).ارزیابی خشکسالی بر اساس پایداری طولانی‌مدت روند بارش و دما در حوضه دره رود اردبیل. نشریه پژوهش‌های حفاظت آب و خاک، جلد ۲۶، شماره ۶، ص ۳۱ - ۵۷.
مزیدی، احمد و طوفانی، هاجر (۱۴۰۰). بررسی روند تغییرات دما و بارش ایستگاه همدید ارومیه به روش آماری من کندال. مجله جغرافیا و روابط انسانی، دوره ۴، شماره ۲، ص ۳۷۰ – ۳۵۷.
مرکز مطالعات برنامه‌ریزی و اقتصاد کشاورزی، ۱۳۷۲.
Afrifa, E., Bashiru,  I.I., Azumah, K. (2016). SARIMA modeling and forecasting of monthly rainfall in the Brong Ahafo region of Ghana. World Environment, 6.1, p 1-9.
Durdu O.F. 2010. Application of linear stochastic models for drought forecasting in the Buyuk Menderes river basin, western Turkey, Stoch. Environ. Res. Risk Assess., DOI10.1007/s00477-010-0366-3.
Gilbert, R.O. (1987). Statistical methods for environmental pollution monitoring. John Wiley & Sons.
Hayes, Michael. Svoboda, Mark. Wall.Nicole, Widhalm, M. (2011). The Lincoln declaration on drought indices: universal meteorological drought index recommended. Bulletin of the American Meteorological Society, 92(4), p 485-488.
HsinFu Y, HsinLi H. 2019. Stochastic Model for Drought Forecasting in the Southern Taiwan Basin. Department of Resources of Engineering. National Cheng Kung University, 11.10, p 2041.
Karimi, M., Melesse, A.M., Khosravi, KH., Mamuye, M., Zhang, J. (2019). Analysis and prediction of eteorological drought using SPI index and ARIMA model in the Karkheh River Basin, Iran. Extreme Hydrology and Climate Variability: Monitoring, Modelling. Adaptation and Mitigation, p 343-354.
Lin, H., Wang, J., Li, F., Xie, Y., Jian, Ch., Sun, L. (2020). Drought Trends and the Extreme Drought Frequency and Characteristics under Climate Change Based on SPI and HI in the Upper and Middle Reaches of the Huai River Basin. China. Water, 12(4), 1100.
Logan, KE., Brunsell, NA., Jones, AR., Feddema, JJ. (2010). Assessing spatiotemporal variability of drought in the U, S, central plains. Journal of Arid Environments, 74, p 247-255.
McKee, TB., Doesken Kleist, NJ. (1993). The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. Preprints 8th Conference on Applied Climatology, 17-22 January, Anaheim, CA, p 170-184.
Meresa, H., Osuch, M., Romanowicz, R. (2016). Hydro- meteorological drought projections into the 21-st century for selected Polish catchments. Water, 8(5), p 206.
Narasimha, KV., Saravana, R., Vijaya, K. (2017). Modeling and forecasting rainfall patterns of southwest monsoons in North-East India as a SARIMA process. Meteorologycal Atmosphere Physical.
 Philip, G.O.,  Babatunde, J.A,  Gunnar, L. (2017). Impacts of climate change on hydro-meteorological drought over the Volta Basin, West Africa.  Global and Planetary Change, Volume 155, p 121-132.
Sen, PK. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), p 1379-1389.
Sharma BR, Smakhtin VU. 2004. Potential of water harvesting as a strategic tool for drought mitigation international Water Management Institue.
Mishra, AK., Singh, VP. (2010). A review of drought concepts. Journal of Hydrology, 391.1-2, p 202-216.
Wang, J., Lin, H., Huang, J., Jiang, Ch., Xie, Y., Zhou, M. (2019). Variations of Drought Tendency, Frequency, and Characteristics and Their Responses to Climate Change under CMIP5 RCP Scenarios in Huai River Basin, China. Water, 11(10), p 2174.
 
 
Volume 6, Issue 4 - Serial Number 24
Winter 2024
Pages 715-731

  • Receive Date 06 January 2024
  • Accept Date 14 January 2024