پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

واکاوی پیوند برف‌پوش با عوامل فیزیوگرافی در پهنه کوهستانی شمال غربی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی.
2 دانشیار گروه جغرافیا، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
3 دانشجوی دکتری آب و هواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی.
10.22034/gmpj.2024.456313.1501
چکیده
در این پژوهش تغییرات برف‌پوش در پهنه شمال‌غربی در پیوند با سنجه‌های توپوگرفیکی ارتفاع، شیب و وجه شیب زمین با بهره‌گیری از فرآورده‌های برف مادیس ترا و آکوا (MOD10A1 و MYD10A1) در بازه زمانی 2020-2003 مورد واکاوی قرار گرفت. در گام نخست با توجه به نمایه NDSI داده‌ها بر اساس آستانه 1-1/0 باینری شد. در گام بعدی، برای کاهش اثر ابرناکی از الگوریتم‌های ادغام داده‌های ترا و آکوا، فیلترهای مکانی و زمانی استفاده شد. برای الگوی رقومی ارتفاع، از مدل رقومی سطحی (DSM) آژانس فضایی ژاپن استفاده گردید. سپس شمار روزهای برف‌پوشان (SCDs) به ازای هر پیکسل در شبکه رستری به صورت سالانه محاسبه و نقشه‌های پهنه‌ای تهیه و ترسیم شد. در ادامه، پیوند SCDs با ارتفاع و وردش‌های گستره‌های برف‌پوش (SCAs) در طبقات ارتفاعی، شیب و جهت شیب زمین بررسی شد. بر اساس نقشه‌های پهنه‌ای SCDs، سال‌های 2010 و 2018 در فاز کمینه و سال‌های 2007 و 2017 در فاز بیشینه قرار داشته‌اند. ارتباط SCDs با مولفه ارتفاع قوی بوده و روند افزایش SCDs از ارتفاع 3700-1300 متر به شدت فزونی می‌یابد. در عین حال، افزایش شیب زمین و ناپایداری SC بر روی سطوح پرشیب سبب ایجاد ناهنجاری در روند افزایشی SCDs در ارتفاعات 4000-3700 متر شده است. واکاوی SCAs در درجات مختلف شیب، روند کاهشی شدیدی را به پیروی از ارتفاع و کاهش سطوح توپوگرافیکی و محدودیت برف‌گیرش در اراضی پرشیب نشان داد. کمینه و بیشینه پراکنش SCAs به ترتیب مربوط به سال‌های 2010 و 2007 بوده است. درصد SCAs در درجات مختلف شیب در اراضی مسطح تا 5/12 درجه روند افزایشی، از شیب 5/12 تا 5/42 درجه روند کاهشی، از شیب 5/42 درجه به بعد روند افزایشی بسیار اندک دارد. دامنه‌های شمالی و شمال‌شرقی دارای بیشترین و دامنه‌های جنوب‌غربی و غربی دارای کمترین درصد گستره برف‌پوش هستند
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Analyzing the relationship between snow cover and physiographic factors in the northwestern mountainous area of Iran

نویسندگان English

Bromand Salahi 1
Amirhossein Halabian 2
Batool Zeinali 1
Abbas Kashani 3
1 Professor of Climatology, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
2 Associate Professor of Climatology, Department of Geography, Payame Noor University, Tehran, Iran
3 PhD Student of Climatology, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
چکیده English

Introduction
Studying and measuring changes in snow levels is very important as one of the important sources of water supply. Due to the harsh physical conditions of mountainous environments, there is no possibility of permanent surface measurement to estimate snow sources and form a database. The use of satellite images and remote sensing due to their low cost, up-to-dateness, and wide coverage is a way forward in this field, and it can be a suitable method for identifying snow catchment areas and evaluating its changes to achieve this goal. The presence of snow in the basins affects the water resources that are stored in the form of frozen water on the surface Therefore, temporal and spatial monitoring of snow cover has been used for hydrological forecasts for years. Remote sensing images are a useful tool for estimating snow cover changes and analyzing the spatial pattern of this important environmental phenomenon, especially in high areas where there are few available ground stations or there are no stations

Methodology
In this research, data from V006-MOD10A1 of the Terra satellite and V006-MYD10A1 of the Aqua satellite were used for snow coverage from 2003 to 2020, which have a spatial resolution of 500 meters and a daily time resolution. The Modis sensor data in both Terra and Aqua satellites were converted from HDF format to TIF format with a threshold of 0.1-1 to binary and ASCII and with a geographic coordinate system. These data were processed using Python coding language. Cloud effect was reduced by using three algorithms: data combination, spatial, and temporal filtering. For the digital elevation model (DEM), the data of the Japan Space Exploration Agency (JAXA) called ALOS World 3D (AW3D) was used. After preparing the snow cover database, average snow-covered days (SCDs) were calculated on a seasonal scale and maps of the spatial distribution of snow cover in this period were produced. Then, the relationship between the two components of SCAs and SCDs and the relationship between SCDs and altitude in the north-western geographical area were investigated and analyzed.

Results and Discussion
According to the pattern of winter SCDs, the flat plains around Lake Urmia, the plains around Zanjan City, Moghan Plain, and the lands around Sanandaj City show the lowest rate of SCDs (less than 10 days of snow cover). The maximum of winter SCDs corresponds to Sablan Heights with more than 60 days of snow cover. According to the average spring SCDs in almost the entire northwest area, the drop of SCDs compared to the winter season is evident. This reduction is much more evident in low and flat areas and plains than in high and mountainous areas. Spring SCDs are still high in the main altitudes such as Sahand, Sablan, Qandil, Bozghoush, and Qara Dagh and reach about 54 days in the spring season in Sablan. The decline of SCD started from the south and covered more areas of the northwest region. Summer SCDs are facing a sharp decrease in the northwest region. Except for the heights of Sablan, Sahand, and the heights of the western border including the Qandil range, the rest of the areas have snow cover for less than 2 days in summer. It is noteworthy about the heights of Sablan, which still can maintain snow cover for up to 55 days in the summer season. The average autumn SCDs in the northwest region show an increase again in the autumn season. The heights of Sablan, Bozghoush, Sahand, Qara Dagh, and Qandil all show a significant increase in SCDs in the fall season, and in the high parts of these roughnesses such as Sablan, the fall SCDs increase to over 60 days. In other areas, mainly the main body of the roughness has SCDs above 20 days. Investigating the phenological changes of SCAs and SCDs in the seasonal period showed that the highest SC levels in the winter season have SCDs of about 15 days. This surface is about 18000 square kilometers. In general, the areas and regions that have SCDs between 5 and 25 days have the highest SC levels in this season. In the spring season in the northwest region, the SC levels, which have SCDs of less than about 8 days, reach a maximum of 160,000 square kilometers. In the summer season, lands with SCDs of less than 5 days occupy the highest levels, reaching a maximum of 160,000 square kilometers. In autumn, the regions with SCDs of about 7 days have the highest SC levels with an area of about 50,000 square kilometers.

Conclusion
The findings indicate a decreasing trend of SCDs from winter to summer. Meanwhile, the average autumn SCDs in the northwest area again take on an increasing tone in the autumn season. Analyzing the seasonal changes of SCDs in the studied area showed that this phenological component of snow is strongly influenced by the two factors of altitude and latitude. Sablan mountain range has special conditions to maintain snow cover in the study area even in the summer season. The analysis of seasonal changes of SCAs with SCDs shows that the maximum extents of SCs in winter, spring, summer, and autumn seasons have SCDs of approximately 15, 8, less than 5, and 7 days, respectively. In winter, areas with SCDs of more than 40 days include significant SC levels of about 2000 to 8000 km2. On the contrary, in the autumn season, the areas with SCDs higher than 40 days have almost negligible SC extents, whose values reach below several hundred square kilometers. Analyzing the changes of SCDs with the altitude measurement in the seasonal interval, showed the obvious relationship of this snow phenological component in association with the altitude; In such a way that the highest values of SCDs in winter belong to the altitude band of 2500-3500 meters, in spring to the altitude range of more than 2500 meters, in summer to altitudes above 4000 meters and in autumn to the altitude belt of 2000-3500 meters.

کلیدواژه‌ها English

Snow-cover
Altitude classes
Season
MODIS sensor
Northwest of Iran
حلبیان، ا، و صلحی، س.، 1399. بررسی ارتباط برف-پوش (SC) و دمای سطح زمین (LST) با مولفة توپوگرافیکی ارتفاع در ارتفاعات البرز مرکزی، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، شماره 2، صص 249-227.
خسروی، م.، طاووسی، ت.، رییس­پور، ک، و امیدی قلعه محمدی، م.، 1396. بررسی تغییرات سطوح پوشش برف در ارتفاعات زردکوه بختیاری با استفاده از سنجش از دور، هیدروژئومورفولوژی، شماره 12، صص 44-25.
شاهزیدی، س.، 1402. بررسی ارتباط مؤلفه‌های ژئومورفولوژیک (ارتفاع، شیب و جهت شیب) با ماکزیمم ماندگاری برف-پوش در ارتفاعات تالش، جغرافیا و توسعه، شماره 73، صص 198-166.
عزیزی، ق.، رحیمی، م.، محمدی، ح، و خوش­اخلاق، ف.، 1396. تغییرات زمانی-مکانی پوشش برف دامنه­های جنوبی البرز مرکزی، پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، شماره 3، صص 393 -381.
فتاحی، ا.، دلاور، م، و قاسمی، الهه.، 1390. شبیه­سازی رواناب ناشی از ذوب برف در حوضه­های کوهستانی با استفاده از مدل SRM (مطالعه موردی، حوضه آبریز بازفت)، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، شماره 23، صص 141-129.
فتاحی، ا.، نوحی، ک، و دلاور، مجید 1388. بررسی سطح پوشش برف حوضه‌های جنوب غربی ایران در ارتباط با سیگنال‌های اقلیمی، تحقیقات جغرافیایی، شماره 95، صص 130-109.
قنبرپور م.، محسنی ساروی، م.، ثقفیان، ب.، احمدی.، ح، و عباسپور، کریم.، 1384. تعیین مناطق مؤثر در انباشت و ماندگاری سطح پوشش برف و سهم ذوب برف در رواناب، منابع طبیعی ایران، دوره 58، شماره 3، صص 515-503.
کیخسروی کیانی، م، و مسعودیان، سید ابوالفضل.، 1396. واکاوی نقش دمای رویه زمین در پراکنش پوشش برف در ایران به کمک داده‌های ماهواره‌ای، جغرافیا و توسعه، شماره 49، صص 204 – 189.
محمدی، پ.، محمودی، ا، و خورانی، اسدالله.، 1398. تغییرات پوشش برف در رشته­کوه زاگرس با استفاده از داده­های روزانه سنجندة مودیس، فیزیک زمین و فضا، دوره 45، تابستان 1398، صص 371 -355.
مسعودیان، س، و کیخسروی کیانی، م.، 1396. ارزیابی تغییرات روزهای همراه با پوشش برف در گروه­های ارتفاعی حوضه زاینده‌رود، مخاطرات محیط طبیعی، بهار، شماره 11، صص 46-33.
میریعقوب زاده، م، و قنبرپور، محمدرضا 1389. بررسی کاربرد نقشه­های پوشش برفی حاصل از تصاویر ماهواره‌ای مودیس در مدل­سازی رواناب ذوب برف (مطالعه موردی، حوضه آبخیز سد کرج)، علوم زمین، شماره 72، صص 148-141.
وفاخواه، م.، محسنی ساروی، م.، مهدوی، م، و علوی­پناه، کاظم.، 1392. مقایسه سطح پوشش برف در تصاویر ماهواره­ای نوآ و سنجنده مودیس (مطالعه موردی: حوضه آبخیز طالقان). پژوهش­های آبخیزداری، شماره 92، صص 94-80.
Barnett, T. P., Adam, J. C., & Lettenmaier, D. P. (2005). Potential impacts of a warming climate on water availability in snow-dominated regions. Nature, 438, 303–309.
Beniston, M., Farinotti, D., Stoffel, M., Andreassen, L.M., Coppola, E., Eckert, N., Fantini, A., Giacona, F., Hauck, C., Huss, M., Huwald, H., Lehning, M., López-Moreno, J.-I., Magnusson, J., Marty, C., Morán-Tejéda, E., Morin, S., Naaim, M., Provenzale, A., Rabatel, A., Six, D., Stötter, J., Strasser, U., Terzago, S., & Vincent, C. (2018). The European mountain cryosphere: a review of its current state, trends, and future challenges, Cryosphere, 12, pp.759-794.
Bormann, K.J., Brown, R.D., Derksen, C., & Painter, T.H. (2018). Estimating snow-cover trends from space. Nat. Clim. Chang. 8, 924–928.
Butt, M.J. & Bilal, M. (2011). Application of snowmelt runoff model for water resource management. Hydrological Processes, 25, pp. 3735–3747.
Dozier, J. (1987). Recent research in snow hydrology. Review of Geophysics, 25, 153–161.
EmreTekeli, E., Akyurek, Z., ArdaSorman, A., Sensoyc, A., & UnalSorman, A. (2005). Using MODIS Snow Cover Maps in Modeling Snowmelt Runoff Process in the Eastern Part of Turkey, Remote Sensing of Environment, 97, 216–230.
Foster, J., Sun, C., Walker, J.P., Kelly, R., Chang, A., Dong, J. & Powell, H. (2005). Quantifying the uncertainty in passive microwave snow water equivalent observations. Remote Sensing of Environment, 94, 187–203.
Gupta, R.P., Haritashya, U.K., & Singh, P. (2005). Mapping Dry/Wet Snow Cover in Indian Himalayas using IRS Multispectral Imagery, Remote Sensing of Environment, 97, 458-469.
Hall, D. K., Riggs, G. A., & Salomonson, V. V. (2002). MODIS snow-cover products. Remote Sensing of Environment, 83, 181−194.
Hammond, J.C., Saavedra, F.A., & Kampf, S.K. (2018). Global snow zone maps and trends in snow persistence 2001–2016. Int. J. Climatol. 38, 4369–4383.
Huss, M., Bookhagen, B., Huggel, C., Jacobsen, D., Bradley, R.S., Clague, J.J., Vuille, M., Buytaert, W., Cayan, D.R., Greenwood, G., Mark, B.G., Milner, A.M., Weingartner, R., Winder, M. (2017). Toward mountains without permanent snow and ice, Earth’s Future 5, 418-435.
Jain, S. Goswami, A. Saraf, K. (2009). Role of elevation and aspect in snow distribution in western Himalaya. Water Resources Management, 23, 71-83
Ke, C. & Liu, X. (2014). MODIS-observed spatial and temporal variation in snow cover in Xinjiang, China. Climate Research, 59, 15-26
Kohler, T., Wehrli, A., & Jurek, M. (2014). Mountains and climate change: A global concern. In: Centre for Development and Environment (CDE) (Ed.), Sustainable Mountain Development Series. Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC) and Geographica Bernensia, Bern, Switzerland (136 pp).
Krajci, P. Holko, L. & Parajka, J. (2015). Variability of snow-covered area and snow line elevation in the main Slovak river basins in winters 2001-2014, EGU General Assembly 2015
Lemke, P., Ren, J., Alley, R B., Allison, Ian., Carrasco, J.,  Flato, G., & et al. (2007). Observations: Changes in Snow, Ice and Frozen Ground. University of Tasmania. Chapter. https://hdl.handle.net/102.100.100/534542
Li, D., Wrzesien, M.L., Durand, M., Adam, J., & Lettenmaier, D.P. (2017). How much runoff originates as snow in the western United States, and how will that change in the future?, Geophys. Res. Lett. 44, 6163-6172.
López-Burgos, V., Gupta, H., & Clark, M. (2013). Reducing cloud obscuration of MODIS snow cover area products by combining spatio-temporal techniques with a probability of snow approach, Hydrology and Earth System Sciences, 17, 1809-1823.
Mote, P.W., Li, S., Lettenmaier, D.P., Xiao, M., & Engel, R. (2018). Dramatic declines in snowpack in the western US. Climate and Atmospheric Science 1, 2.
Notarnicola C., (2020). Hotspots of snow cover changes in global mountain regions over 2000–2018, Remote Sensing of Environment 243, 111781.
Pepin, N., Bradley, R.S., Diaz, H.F., Baraer, M., Caceres, E.B., Forsythe, N., Fowler, H., Greenwood, G., Hashmi, M.Z., Liu, X.D., Miller, J.R., Ning, L., Ohmura, A., Palazzi, E., Rangwala, I., Schöner, W., Severskiy, I., Shahgedanova, M., Wang, M.B., Williamson, S.N., & Yang, D.Q. (2015). Elevation-dependent warming in mountain regions of the world, Nat. Clim. Chang. 5, 424-430.
Pu, Z. & Xu, L. (2009). MODIS/Terra observed snow cover over the Tibet Plateau: distribution, variation, and possible connection with the East Asian Summer Monsoon. Theological and Applied Climatology, 97, 265-278.
Saavedra, F.A., Kampf, S.K., Fassnacht, S.R., & Sibold, J.S. (2018). Changes in Andes Mountains snow cover from MODIS data 2000–2016. Cryosphere 12, 1027–1046.
Sensoy, A., Uysal, G., Sorman, A. A., & Sorman, A. U.,(2010). Topographic effects on snow depletion curves of upper Euphrates River Basin, Turkey, Balwois, Ohrid, Republic of Macedonia-25, 29 May 2010.
Tong, J., Dery, S. J., & Jackson, P. L. (2009). Topographic control of snow distribution in an alpine watershed of western Canada inferred from spatially- filtered MODIS snow products. Hydrology and Earth System Sciences, 13, 319-326.
Zhang, H., Zhang, F., Zhang, G., Che, T., Yan, W., Ye, M., Ma, N. (2019). Ground-based evaluation of MODIS snow cover product V6 across China: Implications for the selection of NDSI threshold, Science of the Total Environment 651, 2712–2726.
Zhang, Y., Yan, S., & Lu, Y. (2010). Snow cover monitoring using MODIS data in Liaoning Province, Northeastern China, Remote Sensing, vol. 2, 777-793.