توصيفگر ها :
خشكسالي , ارزيابي چندمولفهاي , سنجش از دور , ريسك , GEE
چكيده فارسي :
اين پژوهش با هدف ارزيابي جامع ريسك خشكسالي در ايران با بهرهگيري از رويكرد چندمولفهاي و فناوريهاي پيشرفته سنجش از دور و سيستم اطلاعات جغرافيايي (GIS) در محيط Google Earth Engine (GEE) انجام شدهاست. تحقيقات بر چارچوب مفهومي ريسك خشكسالي كه آن را تابعي از سه مؤلفه اصلي خطر، آسيبپذيري و در معرض قرارگيري تعريف ميكند، استوار است. در اين مطالعه، مؤلفه خطر خشكسالي (DHI) با استفاده از شاخص تركيبي SDCI (شاخص وضعيت خشكسالي مقياسشده) كه خود از تركيب اطلاعات شاخصهاي دما (TCI)، پوشش گياهي (VCI) و بارش (PCI) حاصل از دادههاي ماهوارهاي MODIS (شامل LST و NDVI) و TRMM براي دوره 25 ساله 2000 تا 2025 محاسبه شده است. پس از آن، احتمالات وقوع خشكسالي با شدتهاي مختلف (بسيار شديد، شديد، متوسط، خفيف، و مرطوب) استخراج شده و براي مؤلفه آسيبپذيري (DVI)، سه پارامتر كليدي شامل نوع كاربري اراضي، شيب زمين و رطوبت خاك منطقه ريشه مورد بررسي قرار گرفتند. اين پارامترها با استفاده از دادههاي ASTER DEM، MODIS MCD12Q1 و SMAP SPL4SMGP/007 در GEE پردازش، نرمالسازي و با اعمال وزنهاي برگرفته از تحقيقات قبلي براي رطوبت خاك، كاربري اراضي و شيب تركيب شدند. مؤلفه در معرض قرارگيري (DEI)، بر اساس دو پارامتر اصلي چگالي جمعيت و توليد ناخالص اوليه (GPP) (بهعنوان نماينده محصولات كشاورزي) كه از دادههاي WorldPop و MODIS MOD17A2H حاصل شدهاند، محاسبه شد. اين پارامترها نيز پس از نرمالسازي، با اعمال وزنهاي چگالي جمعيت و GPP تركيب شدند. در نهايت، شاخص ريسك خشكسالي (DRI) از طريق مدل محاسباتي با عملگر ضرب و با استفاده از نقشههاي نرمالشده هر سه مؤلفه در محيط GIS در مقياس مكاني محاسبه شد. نتايج پژوهش نشان داد كه الگوهاي چندمولفهاي ريسك خشكسالي در ايران بسيار ناهمگون بوده و نقاط بحراني با ريسك بالا عمدتاً در شمال غرب، غرب، شمال و بخشهايي از مركز و جنوب شرق كشور مانند استانهاي اردبيل، آذربايجان شرقي و غربي، كردستان، كرمانشاه، همدان، لرستان، سواحل خزر، اصفهان، فارس و خوزستان قرار دارند. اين الگوها، نقش پررنگ عوامل انساني و كشاورزي (مانند تراكم جمعيت و كاربري اراضي كشاورزي) را در كنار عوامل فيزيكي-زيستي (مانند رطوبت خاك) در تعيين ريسك نهايي خشكسالي برجسته ميكنند. اين مطالعه، ابزاري چندمولفهاي و با درنظرگرفتن عوامل مختلف جهت افزايش قابليت اعتماد را براي درك بهتر و مديريت خشكسالي ارائه ميدهد و بر ضرورت اتخاذ راهبردهاي مديريتي محلي و تطبيقي بهجاي رويكردهاي يكسان در مقياس ملي تأكيد دارد. نتايج تحقيق ميتواند مبنايي براي تصميمگيرندگان در برنامهريزي منابع آب، توسعه پايدار كشاورزي و تدوين استراتژيهاي كاهش مخاطرات، بهويژه در راستاي مقابله با چالش خشكسالي در ايران باشد.
چكيده انگليسي :
This research aims to comprehensively assess drought risk in Iran by utilizing a multi-component approach and advanced Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) technologies within the Google Earth Engine (GEE) platform. The study is based on the conceptual framework of drought risk, defined as a function of three main components: Hazard, Vulnerability, and Exposure. In this study, the Drought Hazard Index (DHI) component was c alculated using the composite Scaled Drought Condition Index (SDCI), which itself is derived from the combination of Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Condition Index (VCI), and Precipitation Condition Index (PCI). These indices were obtained from MODIS (including LST and NDVI) and TRMM satellite data for the 25-year period from 2000 to 2025. Subsequently, the probabilities of drought occurrence at different severity levels (very severe, severe, moderate, mild, and wet) were extracted. For the Drought Vulnerability Index (DVI) component, three key parameters were examined: land cover, slope, and root-zone soil moisture. These parameters were processed and normalized in GEE using ASTER DEM, MODIS MCD12Q1, and SMAP SPL4SMGP/007 data, and then combined by applying weights derived from previous studies for soil moisture, land cover, and slope. The Drought Exposure Index (DEI) component was calculated based on two main parameters: population density and Gross Primary Production (GPP) (as a proxy for agricultural products), obtained from WorldPop and MODIS MOD17A2H data. These parameters were also normalized and then combined by applying weights for population density and GPP. Finally, the Drought Risk Index (DRI) was calculated spatially in a GIS environment using a multiplicative computational model (Risk = Hazard × Vulnerability × Exposure), utilizing the normalized maps of all three components. The research findings indicated that the multi-component drought risk patterns in Iran are highly heterogeneous. Critical hotspots with high risk are primarily located in the northwest, west, north, and parts of the central and southeastern regions of the country, such as the provinces of Ardabil, East and West Azerbaijan, Kurdistan, Kermanshah, Hamedan, Lorestan, the Caspian coasts, Isfahan, Fars, and Khuzestan. These patterns highlight the significant role of anthropogenic (human) and agricultural factors (such as population density and agricultural land use) alongside biophysical factors (like soil moisture) in determining the final drought risk. This study provides a multi-component tool that incorporates diverse factors to enhance reliability for better understanding and management of drought. It emphasizes the necessity of adopting localized and adaptive management strategies rather than uniform national-scale approaches. The findings can serve as a basis for decision-makers in water resource planning, sustainable agricultural development, and the formulation of risk reduction strategies, particularly in addressing the challenge of drought in Iran.