کاربرد تصاویر ماهواره‌ای پردازش شده جهت تکمیل داده‌های دمای هوا ( مطالعه موردی: استان مازندران)

نوع مقاله : یادداشت فنی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

2 استادیار هواشناسی کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

چکیده

یکی از چالش‌های اصلی در مطالعات هیدرولوژیکی و هواشناسی تعیین دمای هوا در مناطق مرتفع فاقد ایستگاه و نیز مقیاس‌های بزرگ است. استفاده از داده‌های سنجش‌ازدور به دلیل گستره پوشش وسیع و بهنگام بودن تصاویر، گزینه مناسبی در برآورد دمای هوا است. در این پژوهش، به‌منظور ارزیابی دقت برآوردهای دمایی سنجنده TRMM، از 36 تصویر حاوی داده‌‌ی دمای هوا و 24 ایستگاه هواشناسی استان مازندران در دو سال 2012 و 2013 جهت واسنجی و داده‌های سال 2015 برای اعتبارسنجی استفاده شد. همبستگی داده‌های دمایی ماهواره با داده‌های مشاهداتی در اکثر ماه‌ها بیش از 50/0 بوده است. همچنین توزیع زمانی داده‌های ماهواره TRMM با داده‌های مشاهداتی در همه‌ی ماه‌ها عموما یکسان بوده است. برای ارزیابی میزان دقت داده‌های ماهواره‌ای از شاخصهای خطای اریب و میانگین مربعات خطا استفاده شد. بیشترین و کمترین خطا از نظر شاخص‌ خطای اریب مربوط به ماههای (دسامبر)و (آوریل) به ترتیب برابر 4/3- و 1/0+ درجه سلسیوس و بر اساس شاخص میانگین مربعات خطا بیشترین به ترتیب برابر 1/5 و 5/2 درجه سلسیوس در ماههای می و دسامیر بوده است. نتایج این پژوهش نشان داد که استفاده از سنجش از دور برای مناطقی که دارای ایستگاه‌های اندک و دارای خلا آماری مناسب و قابل توصیه است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Application of processed sattelite images for filling the air tempersture gaps ( Case Study : Mazandaran Province)

نویسندگان [English]

  • Alireza Yosefi kebriya 1
  • Reza Norooz Valashedi 2
1 PhD Candidate in Agrometeorology, Water Engineering Department, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran.
2 Assistant Professor in Agrometeorology, Water Engineering Department, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran.
چکیده [English]

One of the main challenges in hydrological and meteorological studies is determination of the air temperature in in large scale and high altitudes regions with limted stations. The remote sensing images have been widely used for estimating air temperature providing large scacle,precise data. In this study, in order to evaluate the accuracy of TRMM satellite air temperature estimates, the monthly data of two years of 2012 and 2013 were used for calibration and the 2015 dataset for validation. 36 TRMM satellite images of monthly temperature were retrieved and compared with observations of of 24 meteorological stations in Mazandaran province The correlation coefficents of satellite temperature estimations and observation data in most months was more than 0.50. Also, the spatial distribution of TRMM satellite and froundbased were almost same For the accuracy evaluation the MBE and RMSE indices were used. The highest errors in 2012 and 2013 study years were correspond to February and December, respectively, with a RMSE value of 7.4 and 4.8 °Celsius, respectively, The lowest error were observed in July and September, i.e. 3.4 and 2.9 ° Celsius, respectively. Similariy, based on the MBE index, the highest and lowest error was belonged to December and April, with values of -3.4 and +0.1, respectively, and the highest and lowest error based on RMSE was observed in months of May and December, with the values of +5.1 and +2.5 degrees Celsius, respectively. The results of this study showed that the use of remote sensing can be recommended in the regions with limited weather stations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Remote Sensing
  • Trend
  • َAir Temperature
  • Mazandaran
Erfanian, M., Kazempour, S., Heidari, H. 2013. Evaluation and Calibration of TRMM Satellite Rain in Dry and Semi-Dry Areas of Iran (Regional Planning), 3(1), 83-95.
Ghafarian Malamiri, H. R., Zare khormizie, H. 2017. Reconstruction of cloud-free time series satellite observations of land surface temperature (LST) using harmonic analysis of time series algorithm (HANTS). RS and GIS for Natural Resources, (8)3, 37-55 (In Farsi).
Kazemi Garajeh, M., Salmani, B., Feizizadeh, B. 2020. Evaluating the types of split window algorithms for calculating the land surface temperature to determine the best algorithm for MODIS sensor images. Journal of RS and GIS for Natural Resources, 11(2), 106-127.
Masodiyan, A. 2003. Investigating the temperature of Iran in the last half century. Journal of Geography and Development, Zahedan, 48(4), 106-89.
Pahlevanzadeh, N., Janalipour, M., Abbaszadeh, Tehrani, N., Farhanj, F. 2019. Accuracy Improvement of Land Surface Temperature Extracted from Thermal Bands of Landsat Satellite using Linear Regression and Ground Observations. Journal of Geography and Environmental Planning, 30(3), 60-78.
Tan, M.L., Santo, H. 2018. Comparison of GPM IMERG, TMPA 3B42 and PERSIANN-CDR satellite precipitation products over Malaysia. Atmospheric Research, 35(202), 63-76.
Vali, A., Ranjbar, A., Mokarram, M., Taripanah, F. 2019. An investigation of the relationship between land surface temperatures, geographical and environmental characteristics, and biophysical indices from Landsat images, RS and GIS for Natural Resources, 10(3), 35-58 (In Farsi).
Williamson, SN., Hik, D.S., Gamon, J.A., Jarosch, A.H., Anslow, F.S., Clarke, G.K.C., Scott Rupp, T. 2017. Spring and summer monthly MODIS LST is inherently biased compared to air temperature in snow covered sub-Arctic mountains. Remote Sensing of Environment, 189, 14-24.
Zadmehri, H., Farrokhian Firouzi, A. 2020. Estimating Soil Temperature from Metrological Data Using Extreme Learning Machine, Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression Models. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(4), 895-906.
Zhou, W., Peng, B., Shi, J., Wang. T., Dhital, Y.P., Yao, R., Yu, Y, Lei Z, Zhao R. 2017. Estimating High Resolution Daily Air Temperature Based on Remote Sensing Products and Climate Reanalysis Datasets over Glacierized Basins: A Case Study in the Langtang Valley, Nepal. Remote Sensing Journal, 9(959), 258-271.