توسعه مدل فرا ابتکاری مقادیر حدی SMEV جهت تحلیل خطرات بادهای حدی و انتقال ذرات در شرق دریاچه ارومیه

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 دانشیار، پژوهشکده مطالعات دریاچه ارومیه، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

3 استاد، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

چکیده

با توجه به بحران خشکسالی و کاهش سطح آب دریاچه ارومیه بسترهای خشک اطراف دریاچه به کانون‌های جدید تولید گرد و غبار تبدیل شده‌اند. با بروز تغییرات اقلیمی، وقوع باد و نرخ سرعت باد طی سال‌های اخیر افزایش داشته، در نتیجه پدیده انتشار ذرات معلق در حوزه آبخیز دریاچه ارومیه مشاهده شده است. این پژوهش با هدف تحلیل و پیش‌بینی دوره بازگشت رویدادهای حدی باد، به مقایسه مدل کلاسیک توزیع مقادیر حدی (GEV) با رویکرد ساده شده فراآماری مقادیر حدی (SMEV) برروی داده‌های باد می‌پردازد. در این راستا داده‌های سرعت و جهت باد در چهار ایستگاه تبریز، مراغه، بناب و شبستر در شرق دریاچه ارومیه طی سال‌های آماری 2005 تا 2024 تحلیل شده و مدل‌سازی آماری با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسیPython و R اجرا شد. مدل‌سازی با دو روش GEVو SMEV صورت گرفت. مدل SMEV به صورت هدفمند منطبق با شرایط منطقه‌ای برروی داده‌های باد توسعه داده شد. پیش‌بینی دوره‌ی بازگشت برای دوره‌های 2، 5، 10، 20، 50، 100 و 200 ساله پیاده‌سازی شد. نتایج حاصل نشان داد سرعت‌های باد حدی بیش‌ از 7 متر بر ثانیه و در دوره‌های بازگشت‌ بلند‌مدت تا حدود 13 متر بر ثانیه افزایش یافته است. در دوره‌های بازگشت 2 و 5 ساله، سرعت باد در ایستگاه‌های تبریز و مراغه به‌ترتیب 9 و 11 متر بر ثانیه پیش‌بینی شد که می‌تواند نشانگر احتمال وقوع طوفان حدی در آینده نزدیک ‌باشد. برای پیش‌بینی جهت‌های غالب بادهای حدی مدل جنگل تصادفی استفاده شد، جهت‌های جنوب غربی و جنوب با احتمال وقوع 78 و 42 درصد بیشترین فراوانی را داشتند. همچنین مدل GEV در برخی از دوره‌های بازگشت بلند مدت سرعت‌هایی تا 30 متر بر ثانیه را پیش‌بینی کرده است که با شرایط اقلیمی منطقه هم‌خوانی ندارد. در مقابل مدل SMEV ، با خطای مربع کسری (FSE) برابر با 014/0 و خطای مربع کسری وزنی (WFSE) معادل 7/20 نسبت به مدل GEV با مقادیر 081/0 و 196 عملکرد دقیق‌تر و واقع‌بینانه‌تری در پیش‌بینی داشته است. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد به‌کارگیری و توسعه مدل SMEV برای داده‌های باد با توجه به شرایط اقلیمی می‌تواند ابزاری موثر برای تحلیل تغییرات اقلیمی و مدیریت مخاطراتی مانند طوفان‌های باد باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع:
اللهویردی پور، پویا و ستاری، محمدتقی (1403). بررسی سرعت و جهت باد بیشینه در ایستگاه‌های همدیدی شرق دریاچه ارومیه. جغرافیا و مخاطرات طبیعی، 13(4)، 197-221. doi: 10.22067/geoeh.2024.86654.1464
بیابانی، لیلا، نظری سامانی، علی‌اکبر، خسروی، حسن و کاظم‌زاده، مجید (1398). بررسی روند تغییرات سرعت ماهانه باد در حاشیه دریاچه ارومیه طی 30 سال گذشته. خشک بوم، 9(1)، 139-151. dor: 20.1001.1.2008790.1398.9.1.11.5
بیاتی خطیبی، مریم و ساری صراف، بهروز (1403). شناسایی کانون‌های در معرض خطر فرسایش بادی در جنوب شرق دریاچه ارومیه (مطالعه موردی :شهرستان‌های بناب و ملکان). هیدروژئومورفولوژی، 11(39)، 122-143. doi: 10.22034/hyd.2024.60434.1728
راعی، بیژن، احمدی، عباس، نیشابوری، محمدرضا، قربانی، محمدعلی و اسدزاده، فرخ (2020). تعیین فرسایش‌پذیری بادی در بخشی از اراضی شرق دریاچه ارومیه و بررسی ارتباط آن با ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی خاک. تحقیقات کاربردی خاک، 8(2)، 82–92.
مرادی، محمد و رضازاده، پرویز (1399). بررسی توان حمل ماسه ونمک در اطراف دریاچه ارومیه. پژوهش‌های اقلیم‌شناسی، 11(41)، 71-89.ُ
نظری، محمدرضا و عباسی، مهدی (1400). بررسی پتانسیل انرژی باد در استان یزد با استفاده از توزیع ویبول. نشریه انرژی ایران، 24(3)، 17–31.
 
References
Abadi, A. R. S., Hamzeh, N. H., Shukurov, K., Opp, C., & Dumka, U. C. (2022). Long-term investigation of aerosols in the Urmia Lake region in the Middle East by ground-based and satellite data in 2000–2021. Remote Sensing, 14(15), 3827. doi: 10.3390/rs14153827
AghaKouchak, A., Norouzi, H., Madani, K., Mirchi, A., Azarderakhsh, M., Nazemi, A., Nasrollahi, N., Farahmand, A., Mehran, A., & Hasanzadeh, E. (2015). Aral Sea syndrome desiccates Lake Urmia: call for action. Journal of Great Lakes Research, 41(1), 307–311. doi: 10.1016/j.jglr.2014.12.007
Ahrari, A., Panchanathan, A., & Haghighi, A. T. (2024). Dust over water: Analyzing the impact of lake desiccation on dust storms on the Iranian Plateau. Journal of Hazardous Materials, 480, 136377. doi: 10.1016/j.jhazmat.2024.13637
Allahverdipour, P., & Sattari, M. T. (2024). Investigating the Maximum Wind Speed and Wind Direction of Synoptic Stations in the East of Lake Urmia. Journal of Geography and Environmental Hazards, 13(4), 197–221. doi: 10.22067/geoeh.2024.86654.1464 [In Persian]
Bayati Khatibi, M., & Sari Sarraf, B. (2024). Identifying the centers at risk of wind erosion around Lake Urmia (Case study: Bonab and Malekan cities). Hydrogeomorphology, 11(39), 122-43. doi.org/10.22034/hyd.2024.60434.1728 [In Persian]
Beniston, M., Stephenson, D. B., Christensen, O. B., Ferro, C. A. T., Frei, C., Goyette, S., Halsnaes, K., Holt, T., Jylhä, K., & Koffi, B. (2007). Future extreme events in European climate: an exploration of regional climate model projections. Climatic Change, 81, 71–95. doi.org/10.1007/s10584-006-9226-z
Biabani, L., Nazari Samani, A. A., Khosravi, H., & Kazemzadeh, M. (2019). An investigation of the trends of monthly wind speed fluctuation on the edge of Lake Urmia over the last 30 years. Journal of Arid Biome, 9(1), 139–151. dor: 20.1001.1.2008790.1398.9.1.11.5 [In Persian]
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 Letters, 17(9), 1483–1487. doi: 10.1109/LGRS.2019.2949132
 
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32. doi: 10.1023/A:1010933404324
Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2004). Multimodel inference: understanding AIC and BIC in model selection. Sociological Methods & Research, 33(2), 261–304.
 doi.org/10.1177/0049124104268644
Chen, A., Huang, H., Wang, J., Li, Y., Chen, D., & Liu, J. (2023). An analysis of the spatial variation of tropical cyclone rainfall trends in Mainland Southeast Asia. International Journal of Climatology, 43(13), 5912–5926. doi: 10.1002/joc.8180
Chen, Y., Zhao, M., Liu, Z., Ma, J., & Yang, L. (2025). Comparative analysis of offshore wind resources and optimal wind speed distribution models in China and Europe. Energies, 18(5), 1108. doi: 10.3390/en18051108
Chen, Z., Gao, X., & Lei, J. (2022). Dust emission and transport in the Aral Sea region. Geoderma, 428, 116177. doi: 10.1016/j.geoderma.2022.116177
Coles, S., Bawa, J., Trenner, L., & Dorazio, P. (2001). An introduction to statistical modeling of extreme values (Vol. 208). Springer. doi: 10.1007/978-1-4471-3675-0
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. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 17(2), 1107-1120. doi: 10.1007/s40201-019-00425-3
Derome, D., Razali, H., Fazlizan, A., & Jedi, A. (2023). Distribution cycle of wind speed: A case study in the Southern Part of Malaysia. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1278(1), 12010. doi: 10.1088/1757-899X/1278/1/012010
Effati, M., Bahrami, H., Gohardoust, M., Babaeian, E., & Tuller, M. (2019). Application of satellite remote sensing for estimation of dust emission probability in the Urmia Lake Basin in Iran. Soil Science Society of America Journal, 83(4), 993–1002. doi: 10.2136/sssaj2019.01.0018
Esfeh, M. A., Kattan, L., Lam, W. H. K., Esfe, R. A., & Salari, M. (2020). Compound generalized extreme value distribution for modeling the effects of monthly and seasonal variation on the extreme travel delays for vulnerability analysis of road network. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 120, 102808. doi: 10.1016/j.trc.2020.102808
Esmaeili, L., Naserpour, S., & Nadarajah, S. (2023). Wind energy potential modeling in northern Iran. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 37(8), 3205–3219. doi: 10.1007/s00477-023-02445-w
Firouzeh, M., & Danesh-Yazdi, M. (2024). The environmental and health impact of salt dust aerosols from the dried Lake Urmia. EGU General Assembly Conference Abstracts, 15430. doi: 10.5194/egusphere-egu24-15430
Gholampour, A., Nabizadeh, R., Hassanvand, M. S., Taghipour, H., Nazmara, S., & Mahvi, A. H. (2015). Characterization of saline dust emission resulted from Urmia Lake drying. Journal of Environmental Health Science and Engineering, 13, 1–11. doi: 10.1186/s40201-015-0238-3
Ghomashi, F., & Khalesifard, H. R. (2020). Investigation and characterization of atmospheric aerosols over the Urmia Lake using the satellite data and synoptic recordings. Atmospheric Pollution Research, 11(11), 2076–2086. doi: 10.1016/j.apr.2020.08.020
Habibi, S. (2025). An Explainable Machine Learning Framework for Forecasting Lake Water Equivalent Using Satellite Data : A 20-Year Analysis of the Urmia Lake Basin. 1–27. doi: 10.3390/w17101431
Hadipour, M., Pourebrahim, S., Heidari, H., Nikooy, F., Najah Ahmed, A., & Jit Ern, C. (2024). Evaluation of water resource balance in the Urmia Lake Basin: Integrating carrying capacity and water footprint model for sustainable management. Ecological Indicators, 166(March), 112464. doi: 10.1016/j.ecolind.2024.112464
Hamzeh, N. H., Abadi, A. R. S., Kaskaoutis, D. G., Mirzaei, E., Shukurov, K. A., Sotiropoulou, R.-E. P., & Tagaris, E. (2023). The importance of wind simulations over dried lake beds for dust emissions in the Middle East. Atmosphere, 15(1), 24. doi: 10.3390/atmos15010024
Hamzeh, N. H., Ranjbar Saadat Abadi, A., Ooi, M. C. G., Habibi, M., & Schöner, W. (2022). Analyses of a lake dust source in the Middle East through models performance. Remote Sensing, 14(9), 2145. doi: 10.3390/rs14092145
Hamzehpour, N., Marcolli, C., Klumpp, K., Thöny, D., & Peter, T. (2022). The Urmia playa as a source of airborne dust and ice-nucleating particles–Part 2: Unraveling the relationship between soil dust composition and ice nucleation activity. Atmospheric Chemistry and Physics, 22(22), 14931–14956. doi: 10.5194/acp-22-14931-2022, 2022.
Harati, H., Kiadaliri, M., Tavana, A., Rahnavard, A., & Amirnezhad, R. (2021). Urmia Lake dust storms occurrences: investigating the relationships with changes in water zone and land cover in the eastern part using remote sensing and GIS. Environmental Monitoring and Assessment, 193, 1–16. doi: 10.1007/s10661-021-08851-3
Hossein Hamzeh, N., Ranjbar Saadat Abadi, A., Abdukhakimovich Shukurov, K., Mhawish, A., Alam, K., & Opp, C. (2024). Simulation and synoptic investigation of a severe dust storm originated from the Urmia Lake in the Middle East. Atmósfera, 38. doi: 10.20937/atm.53290 
Hu, L., Nikolopoulos, E. I., Marra, F., & Anagnostou, E. N. (2023). Toward an improved estimation of flood frequency statistics from simulated flows. Journal of Flood Risk Management, 16(2), e12891. doi: 10.1111/jfr3.12891
Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., Wu, M. C., Shih, H. H., Zheng, Q., Yen, N.-C., Tung, C. C., & Liu, H. H. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 454(1971), 903–995. doi: 10.1098/rspa.1998.0193
Jung, C., & Schindler, D. (2019). Wind speed distribution selection–A review of recent development and progress. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 114, 109290. doi: 10.1016/j.rser.2019.109290
Kaplan, Y. A. (2022). Calculation of Weibull distribution parameters at low wind speed and performance analysis. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Energy, 175(4), 195–204. doi: 10.1680/jener.21.00010
Marani, M., & Ignaccolo, M. (2015). A metastatistical approach to rainfall extremes. Advances in Water Resources, 79, 121–126. doi: 10.1016/j.advwatres.2015.03.001
Marra, F., & Morin, E. (2015). Use of radar QPE for the derivation of Intensity–Duration–Frequency curves in a range of climatic regimes. Journal of Hydrology, 531, 427–440. doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.08.064
Marra, F., Nikolopoulos, E. I., Anagnostou, E. N., & Morin, E. (2018). Metastatistical extreme value analysis of hourly rainfall from short records: Estimation of high quantiles and impact of measurement errors. Advances in Water Resources, 117, 27–39. doi: 10.1016/j.advwatres.2018.05.001
Marra, F., Zoccatelli, D., Armon, M., & Morin, E. (2019). A simplified MEV formulation to model extremes emerging from multiple nonstationary underlying processes. Advances in Water Resources, 127, 280–290. doi: 10.1016/j.advwatres.2019.04.002
Middleton, N. J. (2017). Desert dust hazards: A global review. Aeolian Research, 24, 53–63. doi: 10.1016/j.aeolia.2016.12.001
Miller-Schulze, J. P., Shafer, M., Schauer, J. J., Heo, J., Solomon, P. A., Lantz, J., Artamonova, M., Chen, B., Imashev, S., & Sverdlik, L. (2015). Seasonal contribution of mineral dust and other major components to particulate matter at two remote sites in Central Asia. Atmospheric Environment, 119, 11–20. doi: 10.1016/j.atmosenv.2015.07.011
Miniussi, A., & Marra, F. (2021). Estimation of extreme daily precipitation return levels at-site and in ungauged locations using the simplified MEV approach. Journal of Hydrology, 603, 126946. doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.126946
Miniussi, A., Villarini, G., & Marani, M. (2020). Analyses through the metastatistical extreme value distribution identify contributions of tropical cyclones to rainfall extremes in the eastern United States. Geophysical Research Letters, 47(7), e2020GL087238. doi: 10.1029/2020GL087238
Mobarak Hassan, E., Fattahi, E., & Habibi, M. (2023). Application of a regional climate model on autumn dust events over the Urmia Basin. Atmospheric Pollution Research, 14(11), 101904. doi: 10.1016/j.apr.2023.101904
Mobarak Hassan, E., Fattahi, E., & Habibi, M. (2023). Temporal and Spatial Variability of Dust in the Urmia Basin, 1990–2019. Atmosphere, 14(12), 1761. doi: 10.3390/atmos14121761
Mohammadpour, M., & Bevrani, H. (2024). Comparative analysis of two new wind speed TX models using Weibull and log-logistic distributions for wind energy potential estimation in Tabriz, Iran. ArXiv Preprint ArXiv:2402.01897. doi: 10.48550/arXiv.2402.01897
Moradi, M., & Rezazadeh, P. (2020). Investigation the Sand and Salt Drift Potential in Orumia Lake. Journal of Climate Research, 1399(41), 71–89. [In Persian]
Nazari, M. R., & Abbasi, M. (2021). investigation of wind energy potential in Yazd province Using Weibull distribution. Iranian Journal of Energy, 24(3), 17-31. [In Persian]
Nikulin, G., Kjellstro, M, E., Hansson, U. L. F., Strandberg, G., & Ullerstig, A. (2011). Evaluation and future projections of temperature, precipitation and wind extremes over Europe in an ensemble of regional climate simulations. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 63(1), 41–55. doi: 10.1111/j.1600-0870.2010.00466.x
Raei, B., Ahmadi, A., Neyshabouri, M. R., Ghorbani, M. A., & Asadzadeh, F. (2020). Determination of Soil Wind Erodibility in Eastern Urmia Lake and its Relationship with Soil Physicochemical Properties. Applied Soil Research, 8(2), 82-92. [In Persian]
Sattari, M. T., & Allahverdipour, P. (2024). Application of tree-based intelligence methods for wind speed estimation at the east of Lake Urmia. International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems, 157–164. doi: 10.1007/978-3-031-67192-0_20
Sefian, H., Bahraoui, F., & Bahraoui, Z. (2022). Weibull and Extreme Value Theory Approach to Estimate Wind Energy in the North Region. International Conference on Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development, 515–522. doi: 10.1007/978-3-031-35245-4_47
Sharifi, A., Esfahaninejad, M., & Kabiri, K. (2021). Hydroclimate of the Lake Urmia catchment area: A brief overview. Lake Urmia: A Hypersaline Waterbody in a Drying Climate, 169–185. doi: 10.1007/698_2021_809
Song, J. Y., & Chung, E. S. (2024). Temporal and spatial distribution of extreme rainfall from tropical storms in the Gulf of Mexico from 1979 to 2021. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 38(8), 3239–3255. doi: 10.1007/s00477-024-02742-y
Sotoudeheian, S., Salim, R., & Arhami, M. (2016). Impact of Middle Eastern dust sources on PM10 in Iran: Highlighting the impact of Tigris‐Euphrates basin sources and Lake Urmia desiccation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(23), 14–18. doi: 10.1002/2016JD025119
Stedinger, J. R. (1993). Frequency analysis of extreme events. Handbook of Hydrology. doi: 10024474232
Vehtari, A., Gelman, A., & Gabry, J. (2017). Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC. Statistics and Computing, 27, 1413–1432. doi: 10.1007/s11222-016-9696-4
Vidrio-Sahagún, C. T., & He, J. (2022). Hydrological frequency analysis under nonstationarity using the Metastatistical approach and its simplified version. Advances in Water Resources, 166, 104244. doi: 10.1016/j.advwatres.2022.104244
Vieira, F. F., Oliveira, M., Sanfins, M. A., Garção, E., Dasari, H., Dodla, V., Satyanarayana, G. C., Costa, J., & Borges, J. G. (2023). Statistical analysis of extreme temperatures in India in the period 1951–2020. Theoretical and Applied Climatology, 152(1), 473–520. doi: 10.1007/s00704-023-04377-5
Vogel, R. M., & Fennessey, N. M. (1994). Flow-duration curves. I: New interpretation and confidence intervals. Journal of Water Resources Planning and Management, 120(4), 485–504. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9496(1994)120:4(485)
Wu, Z., & Huang, N. E. (2009). Ensemble empirical mode decomposition: a noise-assisted data analysis method. Advances in Adaptive Data Analysis, 1(01), 1–41. doi: 10.1142/S1793536909000047