Document Type : Case Study

Authors

1 Faculty of Desert Studies, Semnan University, Semnan, Iran

2 Combat to Desertification Department,, Faculty of Desert Studies, Semnan University, Semnan, Iran

3 Iranian Space Research Center, Tehran, Iran

4 Agricultural Education & Extension Institute, Agricultural Research, Education and Extension Organization, Tehran, Iran

Abstract

This study investigated the effect of extreme precipitation values on the trend of vegetation cover change in southeastern Iran. Extreme precipitation indices were selected using a fixed approach recommended by the Expert Team on Climate Change Detection and Indices, according to local needs and theclimatic characteristics of the study area. These indices were extracted using daily precipitation data from the stations of the study area over a 21 years from 2000 to 2020 utilizing RclimDex software. The NDVI index of MODIS satellite images was used to analyze the trend of annual vegetation cover changes. Also, the multilayer perceptron neural network method was used to examine the relationship between changes in extreme precipitation indices and vegetation cover changes. The results showed that the NDVI index has an increasing trend spatially from the east to the west of the region. Areas with low NDVI were observed in the eastern, southern, and northern parts and areas with high NDVI were observed in the western part of the study area. The trend of NDVI index changes was significant and upward only at Rudan station (P-value = 0.01) and Kahnuj station (P-value = 0.0001). The overall trend indicated an increase in precipitation extremes during the study period. The extreme precipitation indices Rx1, SDII, and PRCPTOT have the most significant on the trend of changes in vegetation cover in the southeastern region of Iran. A comprehensive study of the impact and trend of changes in extreme precipitation indices on vegetation cover in the southeastern region of Iran will lead to the development of sustainable management methods and resilience to climate change.

Keywords

Main Subjects

آذرخشی، مریم، فرزادمهـر، جلیل، اصـلاح، مهدی، و صـحابی، حسین. (1392). بررسی روند تغییرات سالانه و فصلی بارش و عوامـل دمـا در مناطق مختلف آب و هوایی ایران. مجله منابع طبیعی ایران، 66(1)، 1-16. https://doi.org/10.22059/jrwm.2013.35324
رحیم‌‏بیگی، نرگس، زرین، آذر، مفیدی، عباس، و داداشی رودباری، عباسعلی. (1400). تحلیل پراکنش فصلی بارش‏‏های فرین در ایران با استفاده از پایگاه AgERA5. مجله تحقیقات آب و خاک ایران، 52(11)، 2737-2724. https://doi.org/10.22059/ijswr.2021.333263.669118
زندی، رحمان، انتظاری، علیرضا، باعقیده، محمد، و خسرویان، مریم. (1400). ارزیابی خشکسالی و تأثیرات آن بر پوشش گیاهی در مناطق جنوبی ایران. مجله پژوهش‌‏های دانش زمین، 12(2)، 49-36.  https://doi.org/10.52547/esrj.12.2.36
شوشتری، شریف، اسماعیلی ساری، عباس، حسینی، سید محسن، و غلامعلی فرد، مهدی. (1397). کاربرد روش پرسپترون چند لایه شبکه عصبی مصنوعی در مدل‏سازی تغییرات کاربری اراضی شرق استان مازندران. مجله جغرافیا و برنامه‌‏ریزی محیطی، 29(72)، 144-125. https://doi.org/10.22108/gep.2019.97390.0
فیروزی، فاطمه، طاوسی، تقی، و محمودی، پیمان. (1397). بررسی رابطه آماری بین متغیرهای اقلیمی، هیدرولوژیک و پویایی پوشش گیاهی در دشت سیستان. مجله مدیریت بیابان، 6(11)، 111-99. https://doi.org/10.22034/jdmal.2018.32326
گرشاسبی، پرویز، توفیقی، اکرم، صباغی، محمد، و مشفقی کوجل، افروز. (1399). بررسی اثر اجرای پروژه‌‏های بیولوژیک حفاظت خاک بر رطوبت و دمای خاک با استفاده از تکنیک‌‏های سنجش از دور در منطقه دهنو شهرستان هندیجان استان خوزستان. چهارمین کنفرانس ملی حفاظت از خاک و آبخیزداری با محوریت گرد و غبار. پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، تهران.
نجیب‌‏زاده، نازنین، قادری، کوروش، و احمدی، محمد مهدی. (1398). بهره‏‌گیری از روش‏های رگرسیون بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی در مدل‏سازی بارش رواناب (مطالعه موردی: حوضه آبریز سد صفارود). مجله آبیاری و زهکشی ایران، 12(6)، 1709-1720. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.20087942.1398.13.6.15.1
Abbas, A., He, Q., Jin, L., Li, J., Salam, A., Lu, B., & Yasheng, Y. (2021). Spatial-Temporal Changes of Land Surface Temperature and the Influencing Factors in the Tarim Basin, Northwest China. Remote Sensing, 13, 3792. https://doi.org/10.3390/rs13193792
Alexander, L. V., Zhang, X., Peterson, T. C., Caesar, J., Gleason, B., Klein Tank, A. M. G. & Tagipour, A. (2006). Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 111(D5). https://doi.org/10.1029/2005JD006290
Bai, X., Lanhui, Z., Chansheng, He., & Yi, Z. (2020). Estimating regional soil Moisture distribution based on NDVI and LST time series data in the upstream of the Haihe river watershed, Northwest China. Remote Sensing, 12 (15), 2414 -2427. https://doi.org/10.3390/rs12152414
Deng, Y., Wang, S., Bai, X., Tian, Y., Wu, L., Xiao, J., & Qian, Q. (2018). Relationship among land surface temperature and LUCC, NDVI in typical karst area. Scientific Reports, 8(1), 641. https://doi.org/10.1038/s41598-017-19088-x
Efthymios, T., & Athanasios, A. (2019). Uniform mixture model in the case of regression. Annals of Operations Research, 289, 1-7. http://dx.doi.org/10.1007/s10479-019-03475-w
Jiang, D., Zhang, H., & Zhang, Y. (2022). Interannual variability and correlation of vegetation cover and precipitation in Eastern China. Theoretical and Applied Climatology, 118, 93–105. https://doi.org/10.1007/s00704-013-1054-2
Liu, L., He, G., & Wu, M. (2023). Climate change impacts on planned supply–demand match in global wind and solar energy systems. Nature Energy, 8, 870–880. https://doi.org/10.1038/s41560-023-01304-w
Li, H., Hu, Y., & Ao, Z. (2024). Identification of critical drought thresholds affecting vegetation on the Mongolian Plateau. Ecological Indicators, 166, 112507. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112507
Na, L., Na, R., Zhang, J., Tong, S., Shan, Y., Ying, H., Li, X., & Bao, Y. (2018). Vegetation Dynamics and Diverse Responses to Extreme Climate Events in Different Vegetation Types of Inner Mongolia. Atmosphere, 9(10), 394-410. http://dx.doi.org/10.3390/atmos9100394
Shen, G., Chen, N., Wang, W., & Chen, Z. (2019). Improving the Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) using WHU-SGCC method over the Jinsha River Basin from 1990 to 2014. PANGAEA. https://doi.org/10.5194/essd-11-1711-2019
Wang, W., Samat, A., Abuduwaili, J., Ge, Y., De Maeyer, P., & Van de Voorde, T. (2022). Temporal characterization of sand and dust storm activity and it’s climatic and terrestrial drivers in the Aral Sea regio. Atmospheric Research, 275, 10624. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106242
Zhang, X., Chen, Y., Zhang, Q., Xia, Z., Hao, H., & Xia, Q. (2023). Potential evapotranspiration determines changes in the carbon sequestration capacity of forest and grass ecosystems in Xinjiang, Northwest China. Global Ecology and Conservation, 48, e02737. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2023.e02737
CAPTCHA Image