ارتباط شاخص‌های پیوند از دور با شاخص عمق اپتیکی آئروسل در ایستگاه‌های منتخب استان سیستان و بلوچستان

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی منابع‌طبیعی، دانشکدة کشاورزی و منابع‌طبیعی ، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران

2 دانشیار، گروه مهندسی منابع‌طبیعی، دانشکدة کشاورزی و منابع‌طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران

3 استاد، گروه مهندسی منابع‌طبیعی، دانشکدة کشاورزی و منابع‌طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران

4 دانشیار، گروه فضای سبز، دانشکدة جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

چکیده

شاخص‌های پیوند از دور تأثیر بسزایی بر شدت و فراوانی طوفان‌های گرد و غبار دارند. در این پژوهش به بررسی ارتباط بین شاخص‌های پیوند از دور و تغییرات عمق اپتیکی آئروسل در ایستگاه‌های ایرانشهر و زابل در سیستان و بلوچستان پرداخته شده است. داده‌های ماهانه AOD (۲۰00-۲۰21) از سنجنده MODIS و شاخص‌های پیوند از دور از پایگاه NOAA استخراج شد. تحلیل اولیه با همبستگی پیرسون انجام گرفت. سپس، با استفاده از الگوریتم Boruta، متغیرهای مؤثر برای هر ایستگاه انتخاب شدند. پنج الگوریتم یادگیری ماشین شامل Bagged CART، LightGBM، Gradient Boosting، Random Forest و XGBoost برای مدل‌سازی استفاده شد و با معیارهای RMSE، MAPE و R² مورد ارزیابی قرار گرفتند. در نهایت، برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین از روش‌های SHAP، تحلیل حساسیت Sobol و نمودارهای Partial Dependence Plots (PDP) استفاده گردید. نتایج همبستگی بین شاخص‌های پیوند از دور و AOD نشان داد شاخص Atlantic Meridional Mode (AMM) با همبستگی منفی (437/0-) و North Atlantic Oscillation (NAO) با همبستگی مثبت (236/0) بیشترین تأثیر را بر عمق اپتیکی آئروسل ایرانشهر دارند، درحالی‌که در زابل، شاخص‌های(TNI)  Trans-Niño Index  و Western Hemisphere Warm Pool (WHWP) نقش اصلی را ایفا می‌کنند. تحلیل نتایج انتخاب ویژگی‌های اقلیمی در ایستگاه ایرانشهر نشان داد، شاخص‌های مرتبط با اقیانوس اطلس از جمله AMM،Tropical Northern Atlantic (TNA)  و Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO) به همراه شاخص‌های منطقه‌ای مانند Tropical Southern Atlantic (TSA) و  NAOبیشترین تأثیر را بر شرایط اقلیمی دارند. در مقابل، در ایستگاه زابل شاخص‌های وابسته به اقیانوس آرام شامل TNI و  WHWPنقش تعیین‌کننده‌تری ایفا کردند. مدل‌سازی با پنج الگوریتم یادگیری ماشین نشان داد مدل‌های XGBoost و Gradient Boosting به‌عنوان بهترین مدل‌ها قادر به پیش‌بینی دقیق عمق اپتیکی آئروسل هستند. تحلیل جامع ارزیابی اهمیت متغیرها در دو ایستگاه ایرانشهر و زابل نشان داد که عوامل اقلیمی مؤثر در هر منطقه کاملاً متمایز هستند. در ایرانشهر، شاخص AMM به‌عنوان مؤثرترین عامل، به‌ویژه در تأخیرهای کوتاه‌مدت و در هر دو روش SHAP و Sobol شناخته شد. در مقابل، در زابل شاخص‌های اقیانوس آرام (TNI و WHWP) نقش غالب داشتند و تأثیر آن‌ها با افزایش مدت تأخیر، تشدید شد. همچنین، تحلیل‌های PDP در هر دو ایستگاه، روابط غیرخطی را آشکار کرد که نشان می‌دهد تغییرات در مقادیر شاخص‌ها در نقاط بحرانی می‌تواند اثرات نامتناسبی بر سیستم داشته باشد. این یافته‌ها می‌تواند مبنایی برای توسعه سیستم‌های پیش‌بینی دقیق‌تر و برنامه‌ریزی مدیریتی در برابر پدیده‌های اقلیمی باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
انصاری قوجقار، محمد، پورغلام آمیجی، مسعود، عراقی نژاد، شهاب، باباییان، ایمانف لیاقت، عبدالمجید و سلاجقه، علی (1400). تاثیر فاز گرم پدیده ENSO بر شکل‌گیری طوفان‌های گرد و غبار در استان‌های خوزستان و سیستان و بلوچستان. نشریه مرتع و آبخیزداری، 74(2)، 257-271. magiran.com/p2333807
خدایار، فاطمه، انصاری، محمدرضا، حجتی، سعید و خدایار، الهام (1404). مقایسه الگوریتم‌های یادگیری ماشین به منظور تخمین غلظت ذرات PM10 با استفاده از شاخص AOD و برخی پارامترهای هواشناسی. مجله تحقیقات آب و خاک ایران، 56(1)، 127-150. magiran.com/p2842364
طاوسی، تقی، و زهرایی، اکبر (1392). مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده گرد و غبار استان سیستان و بلوچستان بر اساس مدل برون‌یابی منحنی روند سری‌های زمانی. کاوش‌های جغرافیایی مناطق بیابانی، 1(1)، 139-157.  dor:20.1001.1.2345332.1392.1.1.6.2
 
 
 
References
Alipour, E. (2016). Analysis of the effect of teleconnection patterns on spatio-temporal changes of dust storms frequency in Iran [master’s thesis, Tarbiat Modares University]. [In Persian]
Ansari Ghojghar, M., Pourgholam-Amiji, M., Araghinejad, S., Babaeian, I., Liaghat, A., & Salajegheh, A. (2021). The effect of warm phase of ENSO phenomenon on the formation of dust storms in Khuzestan and Sistan and Baluchestan provinces. Journal of Range and Watershed Management, 74(2), 257-271. [In Persian]. magiran.com/p2333807
Chen, C., Hu, Y., Fan, M., Jia, L., Zhang, W., & Fan, T. (2025). Investigation on the Linkage Between Precipitation Trends and Atmospheric Circulation Factors in the Tianshan Mountains. Water17(5), 726.doi:10.3390/w17050726
Choobari, O. A., Zawar-Reza, P., & Sturman, A. (2014). The global distribution of mineral dust and its impact on the climate system: A review. Atmospheric Research, 138, 152-165. doi: 10.1016/j.atmosres.2013.11.007
Ding, R., Li, J., Wang, S., & Ren, F. (2005). Decadal change of the spring dust storm in northwest China and the associated atmospheric circulation. Geophysical Research Letters, 32(2), L02808. doi:10.1029/2004GL021561
Durán-Quesada, A., Castillo, R., Hundsdoerfer, M., & Gimeno, L. (2017). CLLJ and WHWP heat content as a constrain to North American Monsoon activation moisture supply. doi:10.3390/CHyCle-2017-04856
Feng, J., Liao, H., & Li, J. (2016). The impact of monthly variation of the Pacific-North America (PNA) teleconnection pattern on wintertime surface-layer aerosol concentrations in the United States. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(8), 4927-4943. doi:10.5194/acp-16-4927-2016
Gong, S. L., Zhang, X. Y., Zhao, T. L., Zhang, X. B., Barrie, L. A., McKendry, I. G., & Zhao, C. S. (2006). A simulated climatology of Asian dust aerosol and its trans-Pacific transport. Part II: Interannual variability and climate connections. Journal of Climate, 19(1), 104-122. doi:10.1175/JCLI3606.1
Gupta, P., Remer, L. A., Patadia, F., Levy, R. C., & Christopher, S. A. (2020). High-resolution gridded level 3 aerosol optical depth data from MODIS. Remote Sensing, 12(17), 2847. doi:10.3390/rs12172847
Hao, N., Sun, P., He, W., Yang, L., Qiu, Y., Chen, Y., & Zhao, W. (2022). Water resources allocation in the Tingjiang River Basin: Construction of an interval-fuzzy two-stage chance-constraints model and its assessment through Pearson correlation. Water, 14(18), 2928. doi:10.3390/w14182928
Jin, Q., Wei, J., & Yang, Z.-L. (2014). Positive response of Indian summer rainfall to Middle East dust. Geophysical Research Letters, 41(11), 4068-4074. doi:10.1002/2014GL059980
Kamal, A., Lin, Z., & Wu, C. (2022). Decadal change of spring dust activity in western Iran and its mechanism. Frontiers in Environmental Science, 10,983048. doi:10.3389/fenvs.2022.983048
Khodayar, F., Ansari, M., Hojati, S., & Khodayar, E. (2025). Comparing machine learning algorithms for estimating PM10 particle concentration using AOD and selected meteorological parameters. Iranian Journal of Soil and Water Research, 56(1), 127-150. [In Persian]. magiran.com/p2842364
Le, T., & Bae, D. H. (2022). Causal influences of El Niño–Southern Oscillation on global dust activities. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions2022, 1-19. doi:10.5194/acp-22-5253-2022
Li, H., Hu, S., Ma, S., Tan, Z., Ai, W., & Yan, W. (2024). Retrieving nighttime aerosol optical depth using combined measurements of satellite low light channels and ground-based integrating spheres. International Journal of Remote Sensing45(21), 7902-7914.doi:10.1080/01431161.2022.2118003
Li, J., Garshick, E., Huang, S., & Koutrakis, P. (2021). Impacts of El Niño-Southern Oscillation on surface dust levels across the world during 1982-2019. Science of the Total Environment, 769, 144566. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.144566
Miller, R. L., & Tegen, I. (1998). Climate responses to soil dust aerosols. Journal of Climate, 11(12), 3247-3267.
Nabat, P., Somot, S., Cassou, C., Mallet, M., Michou, M., Bouniol, D., ... & Saint-Martin, D. (2020). Modulation of radiative aerosols by atmospheric circulation over the Euro-Mediterranean region. Atmospheric Chemistry and Physics20(14), 8315-8349. doi:10.5194/acp-20-8315-2020
Pereira, A. G., Palácios, R., Santos, P. C., Pereira, R. V. S., Cirino, G., & Imbiriba, B. (2024). Relationship between El Niño-Southern Oscillation and Atmospheric Aerosols in the Legal Amazon. Climate12(2), 13. doi:10.3390/cli12020013
Sahebzadeh, B. (2019). Health risk of wind sediments distribution in human environmental in Sistan region, east of Iran. EQA-International Journal of Environmental Quality34, 35-45.doi:10.6092/issn.2281-4485/8461
Schober, P., Boer, C., & Schwarte, L. A. (2018). Correlation coefficients: Appropriate use and interpretation. Anesthesia & Analgesia, 126(5), 17631768. doi:10.1213/ANE.000000000002864
Shaheen, A., Wu, R., Yousefi, R., Wang, F., Ge, Q., Kaskaoutis, D. G., & Munawar, I. (2023). Spatio-temporal changes of spring-summer dust AOD over the Eastern Mediterranean and the Middle East: Reversal of dust trends and associated meteorological effects. Atmospheric Research, 281,106509. doi: 10.1016/j.atmosres.2022.106509
Shao, Y., Wyrwoll, K.-H., Chappell, A., Huang, J., Lin, Z., McTainsh, G. H., & Yoon, S. (2011). Dust cycle: An emerging core theme in Earth system science. Aeolian Research, 2(4), 181-204. doi: 10.1016/j.aeolia.2011.02.001
Sharma, D. K., Chatterjee, M., Kaur, G., & Vavilala, S. (2022). Deep learning applications for disease diagnosis. In Deep learning for medical applications with unique data (pp. 31-51). Academic Press. doi:10.1016/B978-0-12-824145-5.00002-1
Solanki, P., Deswal, M., Malik, S. S., Laura, J. S., & Attri, S. D. Validation of MODIS Aerosol Optical Depth Retrieval with AERONET Data. Journal of Basic and Applied Engineering Research, 2(14), 1172–1175.https://www.krishisanskriti.org/jbaer.html
Sun, Y., Mao, R., Gong, D. Y., Li, Y., Kim, S.-J., Zhang, X. X., & Hamidi, M. (2022). Decadal shift of the influence of Arctic Oscillation on dust weather frequency in spring over the Middle East during 1974-2019. International Journal of Climatology, 42(4), 2440-2454. doi:10.1002/joc.7379
Tavousi, T., & Zahraei, A. (2013). Modeling and prediction of dust phenomenon in Sistan and Baluchestan province based on time series trend extrapolation model. Iranian Journal of Geographical Explorations of Desert Regions, 1(1), 139-157. [In Persian] https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2345332.1392.1.1.6.2
Uno, I., Eguchi, K., Yumimoto, K., Takemura, T., Shimizu, A., Uematsu, M., & Sugimoto, N. (2009). Asian dust transported one full circuit around the globe. Nature Geoscience, 2(8), 557-560. doi:10.1038/ngeo583
Washington, R., Todd, M., Middleton, N. J., & Goudie, A. S. (2003). Dust-storm source areas determined by the total ozone monitoring spectrometer and surface observations. Annals of the Association of American Geographers, 93(2), 297-313. doi:10.1111/1467-8306.9302003
Zhang, X. Y., Gong, S. L., Zhao, T. L., Arimoto, R., Wang, Y. Q., & Zhou, Z. J. (2003). Sources of Asian dust and role of climate change versus desertification in Asian dust emission. Geophysical Research Letters, 30(24), 2272. doi:10.1029/2003GL018206
Zhao, Y., Xin, Z., & Ding, G. (2018). Spatiotemporal variation in the occurrence of sand-dust events and its influencing factors in the Beijing-Tianjin Sand Source Region, China, 1982-2013. Regional Environmental Change, 18(8), 2433-2444. doi:10.1007/s10113-018-1423-6