بررسی تغییرات زمانی و مکانی تعداد روزهای رخداد گرد و غبار در استان آذربایجان غربی، تعیین عوامل اثرگذار و شناسایی منشاء

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ارومیه، ایران.

2 دانش‌آموختۀ دکتری دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.

3 استادیار بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کردستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، سنندج، ایران.

4 کارشناس پژوهشی بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ارومیه، ایران.

چکیده

خشک شدن سطح وسیعی از دریاچه ارومیه در استان آذربایجان غربی، موجب تشکیل مناطق مستعد به فرآیندهای فرسایش بادی و افزایش رخدادهای گرد و غبار شده است. با توجه به پیامدهای اثرگذار گرد و غبار بر سلامت انسان، محیط زیست، کشاورزی و حمل و نقل، بررسی دقیق‌تر برای یافتن منبع وقوع گرد و غبار، فروانی و شدت آن ضروری است. پژوهش حاضر به بررسی تغییرات زمانی و مکانی وقوع گرد و غبار با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای، شناخت منشاء گرد و غبار و واکاوی عوامل اثرگذار بر رخداد گرد و غبار در سطح استان آذربایجان غربی می‌پردازد. بررسی نوسان‌­های سالانه تعداد روزهای همراه با گرد و غبار با استفاده از شاخص عمق نوری هواویز (AOD) سنجنده MODIS در ‌ دورۀ 1379-1399 نشان داد که سال‌های 1382 و 1387 تا 1391 اوج رخداد گرد و غبار بوده است. بیشترین وقایع گرد و غبار در فصل‌های تابستان و بهار به‌­وقوع پیوسته و نوسان­‌های ماهانۀ گرد و غبار نشان‌گر بیشینۀ گرد و غبار از ماه اسفند تا مهر است. تحلیل نوسان‌­های زمانی نشان داد که از نظر آماری هیچ روند معنی‌داری در مقدار AOD و فروانی رخداد گرد و غبار وجود ندارد. بررسی ارتباط بین AOD با پوشش گیاهی و متغیرهای اقلیمی حاکی از آن است که AOD تنها با سرعت باد رابطه معنی‌داری (به‌میزان 64%) دارد. تغییرات مکانی دهنده فراوانی بیشتر تعداد رخداد گرد و غبار در حاشیه دریاچه ارومیه (بیشتر در بخش‌های شرقی و جنوبی و اندکی در بخش غربی) است. مناطق جنوبی استان فراوانی بیشتری را نسبت به بخش‌های مرکزی و شمالی نشان می‌دهد که با توجه به جهت باد غالب به‌­نظر می‌رسد بیشتر تحت تاثیر گرد و غبارهای کشور عراق قرار دارد؛ اما حاشیه دریاچه ارومیه منشاء داخلی وقوع گرد و غبار هستند. 

کلیدواژه‌ها


  1. Al-Dabbagh, S. K. (2020). The use of aerosol optical properties in identification of dust sources in Iraq. Physics: Conference Series,1660(1), 012049.
  2. Arjmand, M., Rashki, A., & Sargazi, H. (2018). Monitoring of spatial and temporal variability of desert dust over the Hamoun e Jazmurian, Southeast of Iran based on the Satellite Data. Geographical Data (SEPEHR)27(106), 153-168. (in Farsi)
  3. Bogan, M. A. B., Kul, S., Zengin, S., Oktay, M., Sabak, M., Gumusboga, H., & Bayram, H. (2021). The effects of desert dust storms, air pollution, and temperature on morbidity due to spontaneous abortions and toxemia of pregnancy: 5-year analysis. Biometeorology65(10), 1733-1739.
  4. Boroghani, M., Pourhashemi, S., Zanganeh Asadi, M., & Moradi, H. (2017). Dust source identification in the Middle East by using remote sensing. Natural Environmental Hazards6(11), 101-118. (in Farsi)
  5. Boroughani, M., Hashemi, H., Hosseini, S. H., Pourhashemi, S., & Berndtsson, R. (2019). Desiccating Lake Urmia: a new dust source of regional importance. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters17(9), 1483-1487.
  6. Boroughani, M., Pourhashemi, S., Hashemi, H., Salehi, M., Amirahmadi, A., Asadi, M. A. Z., & Berndtsson, R. (2020). Application of remote sensing techniques and machine learning algorithms in dust source detection and dust source susceptibility mapping. Ecological Informatics56, 101059.
  7. Cao, H., Amiraslani, F., Liu, J., & Zhou, N. (2015). Identification of dust storm source areas in West Asia using multiple environmental datasets. Science of the Total Environment502, 224-235.
  8. Ciren, P., & Kondragunta, S. (2014). Dust aerosol index (DAI) algorithm for MODIS. Geophysical Research: Atmospheres119(8), 4770-4792.
  9. Dehghan, A., Khanjani, N., Bahrampour, A., Goudarzi, G., & Yunesian, M. (2018). The relation between air pollution and respiratory deaths in Tehran, Iran-using generalized additive models. BMC pulmonary medicine18(1), 1-9.
  10. Delfi, S., Mosaferi, M., Hassanvand, M. S., & Maleki, S. (2019). Investigation of aerosols pollution across the eastern basin of Urmia lake using satellite remote sensing data and HYSPLIT model. Environmental Health Science and Engineering17(2), 1107-1120.
  11. El-Askary, H., Gautam, R., & Kafatos, M. (2004). Remote sensing of dust storms over the Indo-Gangetic basin. Indian Society of Remote Sensing32(2), 121-124.
  12. General Meteorological Department of West Azarbaijan Province (2022). Meteorological journals of West Azarbaijan province, Received on March 3, 2015 from http://www.azmet.ir/in/book/nashreh.htm. (in Farsi)
  13. Ghavidel Rahimi, Y., Farajzadeh, M., & Lashani Zand, E. (2018). The temporal analysis of dust storms in Khoramabad synoptic station. Applied researches in Geographical Sciences18(51), 87-102. (in Farsi)
  14. Gholami, H., Mohamadifar, A., & Collins, A. L. (2020). Spatial mapping of the provenance of storm dust: Application of data mining and ensemble modelling. Atmospheric Research233, 104716.
  15. Ginoux, P., Prospero, J. M., Gill, T. E., Hsu, N. C., & Zhao, M. (2012). Global‐scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products. Reviews of Geophysics50,
  16. Hamzeh, N. H., Kaskaoutis, D. G., Rashki, A., & Mohammadpour, K. (2021). Long-term variability of dust events in southwestern Iran and its relationship with the drought. Atmosphere12(10), 1350.
  17. Karami, S., Hossein Hamzeh, N., Sabzezari, H., & Lo Alizadeh, M. (2021). Investigation of trend analysis of the number of dust stormy days and aerosol concentration derived from satellite in Khuzestan province by using non-parametric Mann-Kendall test. Climate Research1399(44), 91-103.
  18. Khaledi, K. (2017). Estimating the economic losses of dust storms on agriculture sector in the western provinces of the Iran. Eqtesad-E Keshavarzi Va Towse'e, 24(96), 151-183. (in Farsi)
  19. Kheirandish, Z., Bodagh Jamali, J., & Rayegani, B. (2018). Identification of the best algorithm for dust detection using MODIS data. Natural Environmental Hazards7(15), 207-220. (in Farsi)
  20. Levy, R. C., Remer, L. A., Mattoo, S., Vermote, E. F., & Kaufman, Y. J. (2007). Second‐generation operational algorithm: Retrieval of aerosol properties over land from inversion of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer spectral reflectance. Geophysical Research: Atmospheres112(D13211).
  21. Moridnejad, A., Karimi, N., & Ariya, P. A. (2015). A new inventory for middle east dust source points. Environmental monitoring and assessment187(9), 1-11.
  22. NOAA Research. (2020). NOAA ESRL global monitoring laboratory: SURFRAD aerosol optical depth, Retrieved March 03, 2020, from https://www.esrl.noaa.gov/gmd/grad/surfrad/aod/.
  23. Prospero, J. M., Ginoux, P., Torres, O., Nicholson, S. E., & Gill, T. E. (2002). Environmental characterization of global sources of atmospheric soil dust identified with the Nimbus 7 Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) absorbing aerosol product. Reviews of geophysics40(1), 2-1.
  24. Rahmati, O., Panahi, M., Ghiasi, S. S., Deo, R. C., Tiefenbacher, J. P., Pradhan, B., Jahani, A., Goshtasb, H., Kornejady, A., Shahabi, H., Shirzadi, A., Khosravi, H., Davoudi Moghaddam, D., Mohtashamian, M., & Bui, D. T. (2020). Hybridized neural fuzzy ensembles for dust source modeling and prediction. Atmospheric Environment224, 117320.
  25. Rashki, A., Middleton, N. J., & Goudie, A. S. (2021). Dust storms in Iran–Distribution, causes, frequencies and impacts. Aeolian Research48, 100655.
  26. Song, H., Zhang, K., Piao, S., & Wan, S. (2016). Spatial and temporal variations of spring dust emissions in northern China over the last 30 years. Atmospheric environment126, 117-127.
  27. Toofan, M. (2010). The challenges and the prospect of regional cooperation in curbing micro dust phenomenon. Foreign Policy, 24(4), 943-958. (in Farsi)
  28. Van Donkelaar, A., Martin, R. V., Brauer, M., Kahn, R., Levy, R., Verduzco, C., & Villeneuve, P. J. (2010). Global estimates of ambient fine particulate matter concentrations from satellite-based aerosol optical depth: development and application. Environmental health perspectives118(6), 847-855.