تغییرات زمانی و مکانی تابش زمین‌تاب ایران(دوره آماری 1396- 1367)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی‌

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، آب‌وهواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

2 استاد آب‌وهواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

3 استاد آب‌وهواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

4 پژوهشگر پسادکتری، آب‌وهواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

5 استادیار، آب‌وهواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

چکیده

همه اشیایی که دمای آنها بالای صفر مطلق (273- درجه سلسیوس) است از خود انرژی ساطع می­کنند. مقدار انرژی ساطع­شده از جسم به دمای آن بستگی دارد و بر پایه قانون استفان بولتزمن می­توان آن را اندازه‌گیری کرد. بیشینه انتشار این انرژی در طول­موج معینی است که قانون پلانک آن را مشخص می­کند. با توجه به دمای سطحی، خورشید بیشینه انرژی خود را در طول­موج 48/0 میکرون یعنی در میانه امواج مرئی ساطع می­کند درحالی‌که زمین بیشینه انرژی خود را در طول‌موج 10 میکرون ساطع می­کند. این تابش که از 3 میکرون آغاز و تا 100 میکرون (فروسرخ) ادامه دارد، به نام تابش زمین‌تاب (Outgoing Longwave Radiation) شناخته شده است. اندازه‌گیری تابش زمین‌تاب برای شناخت توازن انرژی و فرایندهای دمایی زمین بسیار با‌اهمیت است. با توجه به‌دشواری اندازه‌گیری این تابش، به‌کارگیری داده­های سنجش‌ازدور می­تواند در شناخت تغییرات زمانی و مکانی آن کمک مؤثری کند؛ ازاین­رو، هدف از پژوهش کنونی، بررسی تغییرات زمانی و مکانی تابش زمین‌تاب ایران‌ به کمک داده­های مرکز ملی هوا و اقیانوس­شناسی ایالات‌متحده آمریکا (NOAA) است. در این پژوهش، نخست داده‌های میانگین روزانه تابشِ زمین‌تاب در بازه زمانی 1/1/1367 تا 29/12/1396 خورشیدی به مدت 10957 روز با تفکیک مکانی یک درجه قوسی از پایگاه ثبت داده­های آب و هوایی برداشت شد. بر مبنای نزدیک به 700 میلیون یاخته، میانگین فصلی تابش زمین‌تاب ایران در هرسال محاسبه شد و برای هر فصل، یک آرایه مکان- زمان در ابعاد 30×154 به دست آمد که سطرهای آن، مکان (یاخته­ها) و ستون­ها، زمان (فصل) را نشان می­دهد. سپس برای هر فصل از سال، آزمون ناپارامتری من- کندال در سطح اطمینان 90 درصد برای هر یاخته جداگانه محاسبه شد. یافته­ها نشان داد که در فصول مختلف سال در ایران روند منفی مشاهده نمی­شود و تنها در فصل زمستان گستره زیادی از ایران روند مثبت دارد؛ بنابراین، تابش زمین‌تاب در دیگر فصول سال روندی را نشان نمی­دهد. روند مثبت تابش زمین‌تاب در فصل زمستان به دلیل کاهش ابرناکی و برف در طول دوره موردمطالعه است. همچنین در این پژوهش، میانگین بلند­مدت فصلی تابش زمین‌تاب ایران­زمین نیز رسم شد. یافته­های بلندمدت فصلی نشان داد که تابش زمین‌تاب، گذشته از عرض جغرافیایی، از پیکربندی زمین نیز پیروی می­کند به‌طوری‌که بیشترین تابش زمین‌تاب در عرض­های پایین و هموار (به‌ویژه فصل تابستان) و کمترین آن، در عرض­های بالا و ناهموار (به­ویژه فصل زمستان) دیده می­شود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

The Tempo-Spatial Variations of Outgoing Longwave Radiation (OLR) in Iran (1988-2017)

نویسندگان [English]

  • Omid Reza Kefayat Motlagh 1
  • Mahmood Khosravi 2
  • Abolfazl Masoodian 3
  • Mohammad Sadegh Kiani 4
  • Mohsen Hamidian Pour 5
1 Ph.D. Candidate of Climatology, Department of Physical Geography, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
2 Professor of Climatology, Department of Physical Geography, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
3 Professor of Climatology, Department of Physical Geography, University of Isfahan, Isfahan, Iran
4 Postdoctoral Researcher, Department of Physical Geography, University of Isfahan, Isfahan, Iran
5 Assistant Professor of Climatology, Department of Physical Geography, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
چکیده [English]

All objects whose temperature exceeds absolute zero (-273°C) can emit energy. The amount of energy emitted from the objects depends on their temperature and can be measured according to Stephan-Boltzmann's law. The maximum emission of this energy is at a certain wavelength defined by Planck's law. Regarding the surface temperature of the sun, it emits maximum energy at a wavelength of 0.48 microns, in the middle of visible waves, while the Earth emits its maximum energy at 10 microns (infrared) wavelengths. This radiation which starts from 3 microns and continues to 100 microns (infrared), is known as Outgoing Long Radiation (OLR). Measuring this radiation is very important for understanding the energy balance and the temperature of the Earth. Because of the difficulties in measuring this radiation, the use of remote sensing data can effectively help in understanding the tempo-spatial variations of OLR. The purpose of this study is to estimate the seasonal trend of Iran’s outgoing longwave radiation by using National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) satellites. In this study, the daily mean outgoing longwave radiation data for the period 1988/3/21 to 2018/3/20, with 1° spatial coverage, was extracted on a global scale from the United States Climate Data Record (CDR) database. Then, based on nearly 700 million pixels, the seasonal mean of Iran’s outgoing longwave radiation was calculated for each year, and a time-space matrix was obtained with dimensions of 154*30, for each season. The rows of the matrix are locations (pixels) and the columns are the time (season). For each season of the year, the non-parametric test of Mann-Kendall was calculated at a confidence level of %90 for each individual pixel. The results showed that there was no negative trend in different seasons in Iran, and only in winter, Iran's territory has an extensive positive trend. Hence, the outgoing longwave radiation does not show trends in other seasons of the year. The positive trend of the outgoing longwave radiation during winter is due to cloudiness and snow in most of Iran. Also, in this study, the long-term mean outgoing longwave radiation pattern of Iran was calculated for each season, separately. Findings of the long-term mean of the seasons showed that outgoing longwave radiation depends on latitude and topography of the earth. So, the highest outgoing longwave radiation is seen in low and flat latitudes (especially in summer) and the lowest one is seen in high and uneven latitudes(especially in winter).

کلیدواژه‌ها [English]

  • Mann-Kendal trend test
  • Soil moisture
  • Remote sensing
  • Radiation
  • The tempo-spatial variations
احمدی، م.، احمدی، ح.، داداشی رودباری، ع. ع.، 1397، واکاوی روند تغییرات و الگوی فضایی ابرناکی سالانه و فصلی در ایران: مخاطرات محیط طبیعی، 7(15)، 239-256.
برزو، ف.، 1393، بررسی تغییرات زمانی و مکانی شار گرمایی در ایران به­منظور شناسایی چشمه­های ریزگرد: رساله دکتری رشته آب و هواشناسی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه رازی.
رحمانی­کم، ع. ا.، 1394، استخراج و روندیابی رطوبت خاک با استفاده از داده­های ماهواره‌ای سنجش از دور: پایان­نامه کارشناسی ارشد رشته عمران، دانشکده عمران، دانشگاه شاهرود.
رسولی، ع. ا.، جهانبخش، س.، قاسمی، ا. ر.، 1392، بررسی تغییرات زمانی و مکانی مقدار پوشش ابر در ایران: فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، 28، 85-102.
رشیدنیقی، ع.، 1393، تخمین مکانی و زمانی توده گیاهی و تبخیر- تعرق با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای (مطالعه موردی: استان آذربایجان شرقی): پایان نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز.
سماواتیان، ع. ر.، 1397، بررسی اثر تحلیل مکانی و زمانی رطوبت خاک با استفاده از تصاویر مودیس و سیستم اطلاعات جغرافیایی: پایان­نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی عمران و توسعه، موسسه آموزش عالی عمران و توسعه.
سنجل، ی.، 1384، گرمایش و سرمایش رویکردی نو: ترجمه کوروش امیر اصلانی، شرکت تولیدی و صنعتی انرژی کشور، تهران، 152.
عساکره، ح.، 1390، مبانی اقلیم­شناسی آماری: انتشارات دانشگاه زنجان، چاپ اول، 550 ص.
علیجانی، ب.، 1392، آب و هوای ایران: انتشارات پیام­نور، تهران، 236 ص.
علیزاده، ا.، خلیلی، ن.، 1388، تعیین ضرایب معادله آنگستروم و توسعه یک معادله رگرسیونی برآورد تابش خورشیدی (مطالعه موردی: منطقه مشهد): مجله آب وخاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 23(1)، 229-238.
کاویانی، م. ر.، 1380، میکروکلیماتولوژی: انتشارات سمت، تهران، 337 ص.
کفایت مطلق، ا. ر.، خسروی، م.، 1397، واکاوی روند سالانه تابش زمین‌تاب ایران با داده­های دورسنجی: دومین کنفرانس ملی آب و هواشناسی ایران، مشهد، ایران.
کندچینی، م.، 1395، برآورد میزان تبخیر و تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم سبال وتصاویر ماهواره لندست در استان گیلان: پایان­نامه کارشناسی ارشد رشته آب و هواشناسی، دانشکده جغرافیا و برنامه­ریزی، دانشگاه حکیم سبزواری.
کیانی کیخسروی لنبانی، م. ص.، 1395، آب و هواشناسی پوشش برف در ایران با بهره­گیری از داده­های دورسنجی: رساله دکتری رشته آب و هواشناسی، دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه­ریزی، دانشگاه اصفهان.
کیانی کیخسروی، م. ص.، مسعودیان، ا.، 1396، واکاوی روند تغییرات روزهای برفپوشان در ایران بر پایه داده­های دورسنجی: جغرافیا و برنامه ریزی محیطی، 28(1)، 49-60.
مرادی، س.، 1384، تنظیم شرایط محیطی: انتشارات آشیان، تهران، 192 ص.
مسعودیان، ا.، 1390، آب و هوای ایران: انتشارات شریعه توس، مشهد، 288 ص.
مسعودیان، ا.، 1393، باد صد و بیست روزه سیستان: آب و هواشناسی کاربردی، 1(1)، 37-46.
موسوی­بایگی، م.، اشرف، ب.، میان­آبادی، آ.، 1389، بررسی مدل­های مختلف برآورد تابش خورشیدی به‌منظور معرفی مناسب­ترین مدل در یک اقلیم نیمه‌خشک: نشریه آب و خاک، 24(4)، 836-844.
موقری، ع. ر.، 1394، بررسی تغییر مکانی پدیده منطقه همگرایی میان­حاره‌ای و نوسان مادن- جولین بر گردش عمومی جو منطقه و اقلیم ایران: رساله دکتری رشته آب و هواشناسی، دانشکده جغرافیا و برنامه­ریزی محیطی، دانشگاه سیستان و بلوچستان.
نادری، ف.، 1397، بررسی تغییرات پهنه آبی با استفاده از سنجش از دور (مطالعه موردی: تالاب شادگان): پایان­نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی منابع آب، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز.
 
 
 
Baek, J., Sur, C., and Choi, M., 2013, Assessment of outgoing longwave radiation using COMS: Cheongmi and Sulma catchments: Journal of Korea Water Resources Association, 46(5), 465-476.
Bradley, R. S. (ed.), 1991, Global changes of the past: papers arising from the 1989 OIES Global Change Institute, Snowmass, Colorado, 24 July-4 August, 1989, UCAR/ office for interdisciplinary Earth studies.
Chakraborty, S., Sasmal, S., Chakrabarti, S. K., and Bhattacharya, A., 2018, Observational signatures of unusual outgoing longwave radiation (OLR) and atmospheric gravity waves (AGW) as precursory effects of May 2015 Nepal earthquakes: Journal of Geodynamics, 113, 43-51.
Chiodi, A. M., and Harrison, D. E., 2013, El Niño impacts on seasonal US atmospheric circulation, temperature, and precipitation anomalies: The OLR-event perspective: Journal of Climate, 26(3), 822-837.
Chiodi, A. M., and Harrison, D. E., 2015, Global seasonal precipitation anomalies robustly associated with El Niño and La Niña events—An OLR perspective: Journal of Climate, 28(15), 6133-6159.
Chu, P. S., and Wang, J. B., 1997, Recent climate change in the tropical western Pacific and Indian Ocean regions as detected by outgoing longwave radiation records: Journal of Climate, 10(4), 636-646.
Cutforth, H. W., and Judiesch, D., 2007, Long-term changes to incoming solar energy on the Canadian Prairie: Agricultural and Forest Meteorology, 145(3-4), 167-175.
Domroes, M., and El-Tantawi, A., 2005, Recent temporal and spatial temperature changes in Egypt: International Journal of Climatology, A Journal of the Royal Meteorological Society, 25(1), 51-63.
Guo, Y., Cheng, J., and Liang, S., 2019, Comprehensive assessment of parameterization methods for estimating clear-sky surface downward longwave radiation: Theoretical and Applied Climatology, 135(3-4), 1045-1058.
Harries, J. E., Brindley, H. E., Sagoo, P. J., and Bantges, R. J., 2001, Increases in greenhouse forcing inferred from the outgoing longwave radiation spectra of the Earth in 1970 and 1997: Nature, 410(6826), 355.
Hartmann, D. L., 1994,. Global Physical Climatology: International Geophysics, 56, Academic Press.
Hartmann, D. L., 2015, Global Physical Climatology, 103, Newnes.
Joseph, P. V., and Simon, A., 2005, Weakening trend of the southwest monsoon current through peninsular India from 1950 to the present: Current Science-Banglre, 89(4), 687.
Karpouzos, D. K., Kavalieratou, S., and Babajimopoulos, C., 2010, Trend analysis of precipitation data in Pieria Region (Greece): European Water, 30, 31-40.
Kendall, M. G. (1948). Rank correlation methods.
Kondratyev, K. Y., and Fedorova, M. P., 1963, The fluxes of outgoing long-wave radiation incident on surfaces at various orientations: Planetary and Space Science, 11(8), 983-986.
Kondratev, K. Y., 1969, Radiation in the Atmosphere: New York, Academic Press, 915 p.
König-Langlo, G., and Augstein, E., 1994, Parameterization of the downward long-wave radiation at the Earth's surface in polar regions: Meteorologische Zeitschrift, 3(6), 343-347.
Lean, J., and Rind, D., 1998, Climate forcing by changing solar radiation: Journal of Climate, 11(12), 3069-3094.
Lhomme, J. P., Vacher, J. J., and Rocheteau, A., 2007, Estimating downward long-wave radiation on the Andean Altiplano: Agricultural and Forest Meteorology, 145(3-4), 139-148.
Malek, E., 1997, Evaluation of effective atmospheric emissivity and parameterization of cloud at local scale: Atmospheric Research, 45(1), 41-54.
Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 245-259.
McMichael, A. J., Campbell-Lendrum, D. H., Corvalán, C. F., Ebi, K. L., Githeko, A., Scheraga, J. D., and Woodward, A., 2003, Climate Change and Human Health-Risks and Responses: World Health Organization, Geneva, 322 pp.
Niemelä, S., Räisänen, P., and Savijärvi, H., 2001, Comparison of surface radiative flux parameterizations: Part I: Longwave radiation: Atmospheric Research, 58(1), 1-18.
Ouzounov, D., Liu, D., Chunli, K., Cervone, G., Kafatos, M., and Taylor, P., 2007, Outgoing long wave radiation variability from IR satellite data prior to major earthquakes: Tectonophysics, 431(1-4), 211-220.
Penner, J. E., Charlson, R. J., Hales, J. M., Laulainen, N. S., Leifer, R., Novakov, T., ... and Travis, L., 1994, Quantifying and minimizing uncertainty of climate forcing by anthropogenic aerosols: Bulletin of the American Meteorological Society, 75(3), 375-400.
Penner, J. E., Wigley, T. M., Jaumann, P., Santer, B. D., and Taylor, K. E., 1997, Anthropogenic aerosols and climate change: A method for calibrating forcing. Assessing Climate Change: Results from the Model Evaluation Consortium for Climate Assessment, 91-111.
Pinker, R. T., Zhang, B., and Dutton, E. G., 2005, Do satellites detect trends in surface solar radiation?: Science, 308(5723), 850-854.
Sellers, W. D., 1965, Physical climatology (No. BOOK): The University of Chicago Press.
Stanhill, G., and Cohen, S., 2005, Solar radiation changes in the United States during the twentieth century: Evidence from sunshine duration measurements: Journal of Climate, 18(10), 1503-1512.
Stephens, G. L., Wild, M., Stackhouse Jr., P. W., L’Ecuyer, T., Kato, S., and Henderson, D. S., 2012, The global character of the flux of downward longwave radiation: Journal of Climate, 25(7), 2329-2340.
Susskind, J., Piraino, P., Rokke, L., Iredell, L., and Mehta, A., 1997, Characteristics of the TOVS Pathfinder Path A dataset: Bulletin of the American Meteorological Society, 78(7), 1449-1472.
Vivekanandan, N., 2007, Analysis of trend in rainfall using non parametric statistical methods: in AIP conference proceedings, 923(1), 101-113.
Washington, W. M., and Parkinson, C., 2005, Introduction to three-dimensional climate modeling: University science books.
Winkler, J. A., Palutikof, J. P., Andresen, J. A., and Goodess, C. M., 1997, The simulation of daily temperature time series from GCM output. Part II: Sensitivity analysis of an empirical transfer function methodology:
Journal of Climate, 10(10), 2514-2532.
Xiong, P., and Shen, X., 2017, Outgoing longwave radiation anomalies analysis associated with different types of seismic activity: Advances in Space Research, 59(5), 1408-1415.
Yang, K., He, J., Tang, W., Qin, J., and Cheng, C. C., 2010, On downward shortwave and longwave radiations over high altitude regions: Observation and modeling in the Tibetan Plateau: Agricultural and Forest Meteorology, 150(1), 38-46.
Zhao, Z., Sumi, A., Harada, C., and Nozawa, T., 2003, Projections of extreme temperature over East Asia for the 21st century as simulated by the CCSR/NIES2 coupled model: in Proceeding of international symposium on climate change, 158-164.
https://www.ncdc.noaa.gov. Accessed April 10, 2018.
https://www.ncdc.noaa.gov/cdr. Accessed April 10, 2018.