✍علی زارعی (پژوهشگر اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
پوشش زمین (Land Cover) به نوع و وضعیت سطح زمین اشاره دارد و نشان میدهد که هر بخش از زمین توسط چه عناصری پوشیده شده است؛ مانند پوشش گیاهی، مناطق شهری، اراضی کشاورزی، پهنههای آبی یا زمینهای بایر. لندکاور یکی از مهمترین دادههای پایه در مطالعات اقلیمشناسی، محیطزیست، برنامهریزی شهری و مدیریت منابع طبیعی است، زیرا تغییرات آن در طول زمان میتواند نشاندهنده تأثیر فعالیتهای انسانی و تغییرات اقلیمی بر سطح زمین باشد.
در شکل بالا، نمونهای از نقشه پوشش زمین برای فصل تابستان نمایش داده شده است. این نقشه بهعنوان نمونهای از طبقهبندی لندکاور، الگوی توزیع انواع کاربری و پوشش زمین را در بخشی از استان هرمزگان نشان میدهد. تهیه چنین نقشههایی به پژوهشگران کمک میکند تا تغییرات محیطی را پایش کرده، مناطق حساس را شناسایی کنند و در نهایت درک دقیقتری از پویایی سرزمین در شرایط اقلیمی مختلف بهدست آورند.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
پوشش زمین (Land Cover) به نوع و وضعیت سطح زمین اشاره دارد و نشان میدهد که هر بخش از زمین توسط چه عناصری پوشیده شده است؛ مانند پوشش گیاهی، مناطق شهری، اراضی کشاورزی، پهنههای آبی یا زمینهای بایر. لندکاور یکی از مهمترین دادههای پایه در مطالعات اقلیمشناسی، محیطزیست، برنامهریزی شهری و مدیریت منابع طبیعی است، زیرا تغییرات آن در طول زمان میتواند نشاندهنده تأثیر فعالیتهای انسانی و تغییرات اقلیمی بر سطح زمین باشد.
در شکل بالا، نمونهای از نقشه پوشش زمین برای فصل تابستان نمایش داده شده است. این نقشه بهعنوان نمونهای از طبقهبندی لندکاور، الگوی توزیع انواع کاربری و پوشش زمین را در بخشی از استان هرمزگان نشان میدهد. تهیه چنین نقشههایی به پژوهشگران کمک میکند تا تغییرات محیطی را پایش کرده، مناطق حساس را شناسایی کنند و در نهایت درک دقیقتری از پویایی سرزمین در شرایط اقلیمی مختلف بهدست آورند.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
💻تهیه شده توسط علی زارعی (پژوهشگر اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
تغییرات فضای_زمانی شرایط آسایش حرارتی 12 ماهه کشور ایران در سال 2024.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
تغییرات فضای_زمانی شرایط آسایش حرارتی 12 ماهه کشور ایران در سال 2024.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
✍ علی زارعی
نقشههای LCZ (Local Climate Zones) مناطقی را نشان میدهند که بر اساس ویژگیهای فیزیکی و محیطی مشخص، مانند نوع پوشش سطح، ساختار شهری (ارتفاع و تراکم ساختمانها) و خصوصیات حرارتی دستهبندی شدهاند و شامل ۱۷ کلاس استاندارد هستند (۱۰ کلاس شهری و ۷ کلاس طبیعی). این طبقهبندی بهویژه برای درک اثرات جزیره حرارتی شهری (UHI) و تحلیل تأثیر تغییرات کاربری زمین بر دماهای محلی مفید است و امروزه در مطالعات اقلیمی، شهری و محیط زیستی کاربرد گستردهای دارد.
نقشههای LCZ امکان مدلسازی دقیق پراکنش دما، باد، رطوبت و دیگر شاخصهای اقلیمی شهری را در مقیاس محلی فراهم میکنند و به محققان و برنامهریزان شهری کمک میکنند تا اثرات طراحی شهری، تراکم ساختمانها، پوشش زمین و فضای سبز را بر شرایط حرارتی و محیطی شهر تحلیل کنند. همچنین، LCZ ابزاری مؤثر برای بهینهسازی طراحی شهری، مدیریت فضاهای سبز و کاهش اثرات منفی گرمای شهری در برنامهریزی کلانشهری محسوب میشود و میتواند بهعنوان دادهای دقیق برای مطالعات محیطی و اقلیمی، ارزیابی جزیره حرارتی، تحلیل اثرات تغییرات کاربری زمین و تصمیمگیریهای استراتژیک در برنامهریزی شهری مورد استفاده قرار گیرد.
📌نقشه ارائهشده در این پست برای شهر تهران و حومه آن با تفکیک مکانی ۱۰۰ متر تهیه شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
نقشههای LCZ (Local Climate Zones) مناطقی را نشان میدهند که بر اساس ویژگیهای فیزیکی و محیطی مشخص، مانند نوع پوشش سطح، ساختار شهری (ارتفاع و تراکم ساختمانها) و خصوصیات حرارتی دستهبندی شدهاند و شامل ۱۷ کلاس استاندارد هستند (۱۰ کلاس شهری و ۷ کلاس طبیعی). این طبقهبندی بهویژه برای درک اثرات جزیره حرارتی شهری (UHI) و تحلیل تأثیر تغییرات کاربری زمین بر دماهای محلی مفید است و امروزه در مطالعات اقلیمی، شهری و محیط زیستی کاربرد گستردهای دارد.
نقشههای LCZ امکان مدلسازی دقیق پراکنش دما، باد، رطوبت و دیگر شاخصهای اقلیمی شهری را در مقیاس محلی فراهم میکنند و به محققان و برنامهریزان شهری کمک میکنند تا اثرات طراحی شهری، تراکم ساختمانها، پوشش زمین و فضای سبز را بر شرایط حرارتی و محیطی شهر تحلیل کنند. همچنین، LCZ ابزاری مؤثر برای بهینهسازی طراحی شهری، مدیریت فضاهای سبز و کاهش اثرات منفی گرمای شهری در برنامهریزی کلانشهری محسوب میشود و میتواند بهعنوان دادهای دقیق برای مطالعات محیطی و اقلیمی، ارزیابی جزیره حرارتی، تحلیل اثرات تغییرات کاربری زمین و تصمیمگیریهای استراتژیک در برنامهریزی شهری مورد استفاده قرار گیرد.
📌نقشه ارائهشده در این پست برای شهر تهران و حومه آن با تفکیک مکانی ۱۰۰ متر تهیه شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
Telegram
GeoHelper
ارائه دادههای اقلیمی، تصاویر ماهوارهای، نقشهها، مدلسازی، شاخصهای علمی (آسایش حرارتی، اقلیمی، بایوفیزیکی و زیستمحیطی).
زبانها و نرمافزارهای تحت پوشش : Python, R, MATLAB, GIS, Google Earth Engine, Google Earth و SPSS.
ارتباط با ما :
@Ali_Zarei76
زبانها و نرمافزارهای تحت پوشش : Python, R, MATLAB, GIS, Google Earth Engine, Google Earth و SPSS.
ارتباط با ما :
@Ali_Zarei76
✍ علی زارعی (پژوهشگر اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
🌎در مطالعات اقلیمشناسی، تحلیل روند تغییرات متغیرهای اقلیمی مانند دما، بارش و... از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا روندها نشاندهنده جهت و شدت تغییرات اقلیمی در بازههای زمانی بلندمدت هستند و به ما امکان میدهند تغییرات تدریجی محیطی را شناسایی کنیم.
📈 محاسبه روند با استفاده از رگرسیون، به دلیل سادگی، شفافیت و توان پیشبینی تغییرات آینده، به عنوان یکی از ابزارهای استاندارد در مطالعات اقلیمشناسی شناخته شده است. شیب خط رگرسیون، شاخص مستقیمی از میزان تغییر متغیر اقلیمی در واحد زمان است و میتواند در مطالعات منطقهای و ملی مورد استفاده قرار گیرد.
💻استفاده از سامانه Google Earth Engine (GEE) برای تحلیل روند، مزایای چشمگیری دارد. این پلتفرم امکان پردازش دادههای اقلیمی بهصورت ابری و بدون نیاز به دانلود فایلهای حجیم را فراهم میکند و حتی با حداقل منابع سختافزاری، میتوان دادههای ماهانه یا سالانه چند دههای را برای یک یا چند منطقه مورد مطالعه تحلیل کرد. همچنین GEE امکان استخراج مناطق دلخواه و محدودههای جغرافیایی دقیق را فراهم میکند و با استفاده از روشهای کدنویسی، میتوان روند تغییرات متغیرهای اقلیمی را برای هر محدوده مورد نظر محاسبه و به صورت نمودار و جدول ارائه نمود.
به طور خلاصه، تحلیل روند رگرسیونی با استفاده از سامانه GEE، روشی سریع، کمهزینه و قابل اعتماد برای بررسی تغییرات اقلیمی منطقهای است که به پژوهشگر اجازه میدهد بدون درگیر شدن با حجم بالای داده و مشکلات مدیریت آن، نتایج تحلیلی خود را به شکل علمی و دقیق ارائه دهد.
📈نمودار بالا روند تغییرات دمای هوا را در بازه 30 ساله (2024-1995) برای یک محدوده جغرافیایی مشخص نشان میدهد که محاسبه و ترسیم آن با استفاده از سامانه Google Earth Engine انجام شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
🌎در مطالعات اقلیمشناسی، تحلیل روند تغییرات متغیرهای اقلیمی مانند دما، بارش و... از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا روندها نشاندهنده جهت و شدت تغییرات اقلیمی در بازههای زمانی بلندمدت هستند و به ما امکان میدهند تغییرات تدریجی محیطی را شناسایی کنیم.
📈 محاسبه روند با استفاده از رگرسیون، به دلیل سادگی، شفافیت و توان پیشبینی تغییرات آینده، به عنوان یکی از ابزارهای استاندارد در مطالعات اقلیمشناسی شناخته شده است. شیب خط رگرسیون، شاخص مستقیمی از میزان تغییر متغیر اقلیمی در واحد زمان است و میتواند در مطالعات منطقهای و ملی مورد استفاده قرار گیرد.
💻استفاده از سامانه Google Earth Engine (GEE) برای تحلیل روند، مزایای چشمگیری دارد. این پلتفرم امکان پردازش دادههای اقلیمی بهصورت ابری و بدون نیاز به دانلود فایلهای حجیم را فراهم میکند و حتی با حداقل منابع سختافزاری، میتوان دادههای ماهانه یا سالانه چند دههای را برای یک یا چند منطقه مورد مطالعه تحلیل کرد. همچنین GEE امکان استخراج مناطق دلخواه و محدودههای جغرافیایی دقیق را فراهم میکند و با استفاده از روشهای کدنویسی، میتوان روند تغییرات متغیرهای اقلیمی را برای هر محدوده مورد نظر محاسبه و به صورت نمودار و جدول ارائه نمود.
به طور خلاصه، تحلیل روند رگرسیونی با استفاده از سامانه GEE، روشی سریع، کمهزینه و قابل اعتماد برای بررسی تغییرات اقلیمی منطقهای است که به پژوهشگر اجازه میدهد بدون درگیر شدن با حجم بالای داده و مشکلات مدیریت آن، نتایج تحلیلی خود را به شکل علمی و دقیق ارائه دهد.
📈نمودار بالا روند تغییرات دمای هوا را در بازه 30 ساله (2024-1995) برای یک محدوده جغرافیایی مشخص نشان میدهد که محاسبه و ترسیم آن با استفاده از سامانه Google Earth Engine انجام شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
انجمن اقلیم شناسی و تغییر اقلیم برگزار میکند:
سلسله نشستهای علمی-تخصصی تغییر اقلیم
تحلیلی بر بیهنجاری های بارشی ایران -از دیدگاه هواشناسی و اقلیم شناسی
👤دبیر نشست:
دکتر علی اکبر شمسیپور
🎤سخنرانان:
دکتر احد وظیفه
دکتر مصطفی کریمی
زمان: دوشنبه ۸ دیماه ۱۴۰۴
مکان: دانشکده جغرافیا، سالن شهدا
نشانی برخط:
*Vroom.ut.ac.ir/igut*
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
سلسله نشستهای علمی-تخصصی تغییر اقلیم
تحلیلی بر بیهنجاری های بارشی ایران -از دیدگاه هواشناسی و اقلیم شناسی
👤دبیر نشست:
دکتر علی اکبر شمسیپور
🎤سخنرانان:
دکتر احد وظیفه
دکتر مصطفی کریمی
زمان: دوشنبه ۸ دیماه ۱۴۰۴
مکان: دانشکده جغرافیا، سالن شهدا
نشانی برخط:
*Vroom.ut.ac.ir/igut*
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
visualization_GEE.zip
31.3 MB
💻هنگام نوشتن کد برای ترسیم نقشهها در سامانه Google Earth Engine، اگر تنظیمات Visualization را در کد مشخص نکنیم، نقشه وضوح و گویایی خود را از دست میدهد و الگوهای مکانی بهدرستی قابل تشخیص نخواهند بود. تعیین پارامترهایی مانند min و max برای دامنه داده و انتخاب palette مناسب، بخش مهمی از تحلیل علمی دادههای مکانی محسوب میشود. در این ویدئوی آموزشی کوتاه توضیح میدهم که چگونه با نوشتن کدهای مربوط به تنظیم صحیح Visualization، میتوان نقشههایی خوانا، گویا و قابل تفسیر تولید کرد.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
✍ علی زارعی
🌎نقشه تهیه شده، زمان سفر زمینی از هر نقطه به نزدیکترین منطقه با جمعیت متراکم را در سال ۲۰۱۵ نشان میدهد. مناطق با جمعیت متراکم به عنوان نواحی پیوسته با تراکم حداقل ۱۵۰۰ نفر در هر کیلومتر مربع یا مناطقی با پوشش غالب شهری و جمعیت حداقل ۵۰,۰۰۰ نفر تعریف شدهاند.
📉📈این اطلاعات جهانی توسط پروژه نقشهبرداری مالاریا دانشگاه آکسفورد، گوگل، مرکز تحقیقات مشترک اتحادیه اروپا (JRC) و دانشگاه توئنته، هلند تولید شده است. دادههای پایه شامل جادهها (با استفاده از دادههای OpenStreetMap و Google Roads)، راهآهن، رودخانهها، دریاچهها، اقیانوسها، شیب و ارتفاع زمین، پوشش زمین و مرزهای کشوری هستند. به هر لایه داده، بر اساس نوع عارضه و شرایط فیزیکی زمین، سرعت سفر مشخصی برای عبور از هر پیکسل اختصاص داده شده است. سپس تمامی لایهها با یکدیگر ترکیب شدند تا یک «سطح مقاومت حرکتی» ایجاد شود؛ بهگونهای که هر پیکسل، سرعت یا هزینه زمانی کلی سفر را بر اساس نوع پوشش و شرایط زمین نشان میدهد.
✅ این نقشه برای تحقیقات سلامت، مدیریت بحران و امدادرسانی، برنامهریزی توسعه شهری و منطقهای، تحقیقات محیطی و توسعه پایدار، بسیار مفید است و میتواند تصمیمگیریهای فضایی و سیاستگذاری در ایران را بهبود دهد.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
🌎نقشه تهیه شده، زمان سفر زمینی از هر نقطه به نزدیکترین منطقه با جمعیت متراکم را در سال ۲۰۱۵ نشان میدهد. مناطق با جمعیت متراکم به عنوان نواحی پیوسته با تراکم حداقل ۱۵۰۰ نفر در هر کیلومتر مربع یا مناطقی با پوشش غالب شهری و جمعیت حداقل ۵۰,۰۰۰ نفر تعریف شدهاند.
📉📈این اطلاعات جهانی توسط پروژه نقشهبرداری مالاریا دانشگاه آکسفورد، گوگل، مرکز تحقیقات مشترک اتحادیه اروپا (JRC) و دانشگاه توئنته، هلند تولید شده است. دادههای پایه شامل جادهها (با استفاده از دادههای OpenStreetMap و Google Roads)، راهآهن، رودخانهها، دریاچهها، اقیانوسها، شیب و ارتفاع زمین، پوشش زمین و مرزهای کشوری هستند. به هر لایه داده، بر اساس نوع عارضه و شرایط فیزیکی زمین، سرعت سفر مشخصی برای عبور از هر پیکسل اختصاص داده شده است. سپس تمامی لایهها با یکدیگر ترکیب شدند تا یک «سطح مقاومت حرکتی» ایجاد شود؛ بهگونهای که هر پیکسل، سرعت یا هزینه زمانی کلی سفر را بر اساس نوع پوشش و شرایط زمین نشان میدهد.
✅ این نقشه برای تحقیقات سلامت، مدیریت بحران و امدادرسانی، برنامهریزی توسعه شهری و منطقهای، تحقیقات محیطی و توسعه پایدار، بسیار مفید است و میتواند تصمیمگیریهای فضایی و سیاستگذاری در ایران را بهبود دهد.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
Telegram
GeoHelper
ارائه دادههای اقلیمی، تصاویر ماهوارهای، نقشهها، مدلسازی، شاخصهای علمی (آسایش حرارتی، اقلیمی، بایوفیزیکی و زیستمحیطی).
زبانها و نرمافزارهای تحت پوشش : Python, R, MATLAB, GIS, Google Earth Engine, Google Earth و SPSS.
ارتباط با ما :
@Ali_Zarei76
زبانها و نرمافزارهای تحت پوشش : Python, R, MATLAB, GIS, Google Earth Engine, Google Earth و SPSS.
ارتباط با ما :
@Ali_Zarei76
🔍نگاهی به تحقیقات🔎
عنوان مقاله :
Assessment of temporal changes in human population exposure to cold and heat stress in Iran based on UTCI
نویسنده : علی زارعی (پژوهشگر دکتری اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
مجله : Sustainable Cities and Society
ضریب تاثیر مجله : 12
این پژوهش با هدف بررسی تغییرات مواجهه جمعیت انسانی ایران با تنشهای گرمایی و سرمایی طی دوره ۴۰ ساله (1985–2024) انجام شده است. در این پژوهش، براساس شاخص اقلیم حرارتی جهانی (UTCI) مواجهه جمعیت با تنش حرارتی به وسیله بهرهگیری از دادههای جمعیتی ارزیابی گردید. نتایج نشان داد که UTCI در تمامی ماهها روند افزایشی (در اکثر ماه ها از نظر آماری معنادار) داشته و این افزایش در ماههای گرم سال شدیدتر از ماههای سرد بوده است. بر اساس ارزیابی جمعیتی، حدود ۷۰ میلیون نفر از جمعیت کشور ایران در ماههای زمستانی در معرض تنش سرمایی و بیش از ۳۰ میلیون نفر در ماههای تابستانی در معرض تنش گرمایی قرار داشتهاند. همچنین روند ۴۰ ساله جمعیت حاکی از افزایش مواجهه با تنش گرمایی در تابستان و کاهش مواجهه با تنش سرمایی در زمستان است. نتایج همچنین تشدید تنش گرمایی از اوایل دهه ۲۰۰۰ و پیامدهای بالقوه آن برای سلامت عمومی را نشان میدهد که بر ضرورت تدوین راهبردهای ملی پیشگیرانه و برنامهریزی برای کاهش مخاطرات سلامت ناشی از گرما تأکید دارد.
📚منبع :
Zarei, A. (2026). Assessment of temporal changes in human population exposure to cold and heat stress in Iran based on UTCI. Sustainable Cities and Society, 136, 107115. https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107115
عنوان مقاله :
Assessment of temporal changes in human population exposure to cold and heat stress in Iran based on UTCI
نویسنده : علی زارعی (پژوهشگر دکتری اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
مجله : Sustainable Cities and Society
ضریب تاثیر مجله : 12
این پژوهش با هدف بررسی تغییرات مواجهه جمعیت انسانی ایران با تنشهای گرمایی و سرمایی طی دوره ۴۰ ساله (1985–2024) انجام شده است. در این پژوهش، براساس شاخص اقلیم حرارتی جهانی (UTCI) مواجهه جمعیت با تنش حرارتی به وسیله بهرهگیری از دادههای جمعیتی ارزیابی گردید. نتایج نشان داد که UTCI در تمامی ماهها روند افزایشی (در اکثر ماه ها از نظر آماری معنادار) داشته و این افزایش در ماههای گرم سال شدیدتر از ماههای سرد بوده است. بر اساس ارزیابی جمعیتی، حدود ۷۰ میلیون نفر از جمعیت کشور ایران در ماههای زمستانی در معرض تنش سرمایی و بیش از ۳۰ میلیون نفر در ماههای تابستانی در معرض تنش گرمایی قرار داشتهاند. همچنین روند ۴۰ ساله جمعیت حاکی از افزایش مواجهه با تنش گرمایی در تابستان و کاهش مواجهه با تنش سرمایی در زمستان است. نتایج همچنین تشدید تنش گرمایی از اوایل دهه ۲۰۰۰ و پیامدهای بالقوه آن برای سلامت عمومی را نشان میدهد که بر ضرورت تدوین راهبردهای ملی پیشگیرانه و برنامهریزی برای کاهش مخاطرات سلامت ناشی از گرما تأکید دارد.
📚منبع :
Zarei, A. (2026). Assessment of temporal changes in human population exposure to cold and heat stress in Iran based on UTCI. Sustainable Cities and Society, 136, 107115. https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107115
👏4❤2
✍️ علی زارعی
🌧مجموعه داده CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) یک مجموعه داده بارش است که با ترکیب تصاویر ماهوارهای و دادههای ایستگاههای زمینی تولید میشود. این دادهها با دقت مکانی 0.05 درجه (تقریباً 5 کیلومتر) و بازه زمانی طولانی، امکان تحلیل روند بارش و خشکسالی را فراهم میکنند.
📈نمودار ارائه شده، بارش سالانه کشور ایران را در بازه 40 ساله نشان میدهد.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
🌧مجموعه داده CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) یک مجموعه داده بارش است که با ترکیب تصاویر ماهوارهای و دادههای ایستگاههای زمینی تولید میشود. این دادهها با دقت مکانی 0.05 درجه (تقریباً 5 کیلومتر) و بازه زمانی طولانی، امکان تحلیل روند بارش و خشکسالی را فراهم میکنند.
📈نمودار ارائه شده، بارش سالانه کشور ایران را در بازه 40 ساله نشان میدهد.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
👍2
🌧نقشه میانگین 40 ساله (2025-1986) مجموع بارش سالانه کشور ایران (CHIRPS)
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
👍2
✍️علی زارعی
🌿شاخص NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) یکی از پرکاربردترین شاخصهای سنجشازدور برای پایش پوشش گیاهی است و مقادیر آن بین ۱- تا ۱+ قرار دارد، که مقادیر بالاتر نشاندهنده پوشش گیاهی سالم و متراکم هستند. برای محاسبه NDVI با تصاویر لندست که تفکیک مکانی مناسبی دارند، استفاده از یک نسل خاص از این ماهواره، مانند Landsat 8، برای دورههای بلندمدت امکانپذیر نیست، زیرا این نسل تنها بخش محدودی از بازه زمانی را پوشش میدهد. بنابراین، نیاز است تصاویر چندین نسل از لندست با یکدیگر تلفیق شوند تا یک سری زمانی همگن و قابل مقایسه ایجاد شود.
📈 نمودار ارائه شده مقدار شاخص NDVI در بازه 30 ساله (2024-1995)، در مقیاس سالانه برای بخشی از استان گیلان را نشان میدهد که با تلفیق تصاویر لندستهای 5، 7 و 8 به وسیلهی زبان برنامه نویسی پایتون تولید شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
🌿شاخص NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) یکی از پرکاربردترین شاخصهای سنجشازدور برای پایش پوشش گیاهی است و مقادیر آن بین ۱- تا ۱+ قرار دارد، که مقادیر بالاتر نشاندهنده پوشش گیاهی سالم و متراکم هستند. برای محاسبه NDVI با تصاویر لندست که تفکیک مکانی مناسبی دارند، استفاده از یک نسل خاص از این ماهواره، مانند Landsat 8، برای دورههای بلندمدت امکانپذیر نیست، زیرا این نسل تنها بخش محدودی از بازه زمانی را پوشش میدهد. بنابراین، نیاز است تصاویر چندین نسل از لندست با یکدیگر تلفیق شوند تا یک سری زمانی همگن و قابل مقایسه ایجاد شود.
📈 نمودار ارائه شده مقدار شاخص NDVI در بازه 30 ساله (2024-1995)، در مقیاس سالانه برای بخشی از استان گیلان را نشان میدهد که با تلفیق تصاویر لندستهای 5، 7 و 8 به وسیلهی زبان برنامه نویسی پایتون تولید شده است.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
✍️ علی زارعی
🌍پیشآگاهی (Projection)، برآوردی از وضعیت آینده آب و هوا است که بر اساس مدلهای عددی اقلیمی و واداشتهای مختلف انتشار گازهای گلخانهای ساخته میشود.
📈نمودارهای ارائه شده مقادیر دمای هوا شامل دمای کمینه، میانگین و بیشینه را تا پایان قرن نشان میدهند که برای این منظور از مدل ACCESS-CM2 مجموعه دادههای NASA GDDP-CMIP6 و دو سناریوی اقلیمی SSP2-4.5 و SSP5-8.5 استفاده شده است. برای کاهش عدم قطعیت ذاتی مدلهای اقلیمی و افزایش اطمینان در پیشآگاهیها، بهتر است از چندین مدل همزمان (multi-model ensemble) استفاده شود، زیرا اتکا به تنها یک مدل ممکن است دقت را محدود کند و عدم قطعیت را افزایش دهد.
🌡این پیشآگاهیها اهمیت بالایی دارند زیرا اطلاع از تغییرات در آینده، امکان برنامهریزی سازگاری با تغییر اقلیم، مدیریت منابع طبیعی و تصمیمگیریهای راهبردی در بخشهای مختلف مانند کشاورزی، آب و محیط زیست را فراهم میکنند.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
🌍پیشآگاهی (Projection)، برآوردی از وضعیت آینده آب و هوا است که بر اساس مدلهای عددی اقلیمی و واداشتهای مختلف انتشار گازهای گلخانهای ساخته میشود.
📈نمودارهای ارائه شده مقادیر دمای هوا شامل دمای کمینه، میانگین و بیشینه را تا پایان قرن نشان میدهند که برای این منظور از مدل ACCESS-CM2 مجموعه دادههای NASA GDDP-CMIP6 و دو سناریوی اقلیمی SSP2-4.5 و SSP5-8.5 استفاده شده است. برای کاهش عدم قطعیت ذاتی مدلهای اقلیمی و افزایش اطمینان در پیشآگاهیها، بهتر است از چندین مدل همزمان (multi-model ensemble) استفاده شود، زیرا اتکا به تنها یک مدل ممکن است دقت را محدود کند و عدم قطعیت را افزایش دهد.
🌡این پیشآگاهیها اهمیت بالایی دارند زیرا اطلاع از تغییرات در آینده، امکان برنامهریزی سازگاری با تغییر اقلیم، مدیریت منابع طبیعی و تصمیمگیریهای راهبردی در بخشهای مختلف مانند کشاورزی، آب و محیط زیست را فراهم میکنند.
Follow us 👇
Telegram : https://t.me/GeoHelperData
👏2
✍️ علی زارعی (پژوهشگر دکتری اقلیم شناسی دانشگاه تهران)
🌎شاخص NDWI (Normalized Difference Water Index) یکی از شاخصهای پرکاربرد در سنجش از دور است که برای شناسایی و پایش پهنههای آبی و مناطق دارای رطوبت مورد استفاده قرار میگیرد. این شاخص با بهرهگیری از بازتاب طیفی سطح زمین، امکان تفکیک آب از سایر عوارض مانند پوشش گیاهی، اراضی خشک و مناطق ساختهشده را فراهم میکند. مقادیر NDWI در بازه 1- تا 1+ قرار دارند؛ بهطوریکه مقادیر مثبت نشاندهنده وجود آب یا رطوبت بیشتر و مقادیر منفی بیانگر سطوح خشک، پوشش گیاهی یا مناطق فاقد آب هستند. به همین دلیل از این شاخص در مطالعات منابع آب، پایش مخازن سدها، بررسی تغییرات سطح آب، شناسایی مناطق سیلابی و ارزیابی شرایط هیدرولوژیکی استفاده میشود.
✅نقشه حاضر نمونهای از نتایج محاسبه شاخص NDWI برای محدوده سد دز در استان خوزستان در سال 2024 است که به منظور نمایش وضعیت و پراکنش پهنههای آبی منطقه با استفاده از تصاویر لندست تهیه شده است.
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
🌎شاخص NDWI (Normalized Difference Water Index) یکی از شاخصهای پرکاربرد در سنجش از دور است که برای شناسایی و پایش پهنههای آبی و مناطق دارای رطوبت مورد استفاده قرار میگیرد. این شاخص با بهرهگیری از بازتاب طیفی سطح زمین، امکان تفکیک آب از سایر عوارض مانند پوشش گیاهی، اراضی خشک و مناطق ساختهشده را فراهم میکند. مقادیر NDWI در بازه 1- تا 1+ قرار دارند؛ بهطوریکه مقادیر مثبت نشاندهنده وجود آب یا رطوبت بیشتر و مقادیر منفی بیانگر سطوح خشک، پوشش گیاهی یا مناطق فاقد آب هستند. به همین دلیل از این شاخص در مطالعات منابع آب، پایش مخازن سدها، بررسی تغییرات سطح آب، شناسایی مناطق سیلابی و ارزیابی شرایط هیدرولوژیکی استفاده میشود.
✅نقشه حاضر نمونهای از نتایج محاسبه شاخص NDWI برای محدوده سد دز در استان خوزستان در سال 2024 است که به منظور نمایش وضعیت و پراکنش پهنههای آبی منطقه با استفاده از تصاویر لندست تهیه شده است.
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
❤3
✍علی زارعی (دانشجوی دکتری اقلیم شناسی در دانشگاه تهران)
🌡️ جزیره گرمایی شهری (Urban Heat Island - UHI) پدیدهای است که در آن مناطق شهری نسبت به نواحی اطراف دمای بیشتری دارند. این وضعیت به طور کلی به دلیل گسترش سطوح مصنوعی، ساختمانها، آسفالت و کاهش پوشش گیاهی ایجاد میشود. شاخص UHI (سطحی) از اختلاف دمای سطح زمین (LST) بین مناطق شهری و غیرشهری (پیرامون) محاسبه میشود؛ مقادیر مثبت بیانگر جزیره گرمایی و مقادیر منفی نشاندهنده جزیره سرمایی شهری هستند.
🚨نکته مهم این است که جزیره گرمایی شهری عمدتاً یک پدیده شبانه محسوب میشود، زیرا سطوح شهری گرمای جذبشده در طول روز را در شب آزاد میکنند. بنابراین بخش هایی با دمای سطحی بالاتر که در تصاویر روزانه مشاهده می شود، بیشتر «لکههای داغ» (Hot Spots) هستند و لزوماً جزیره گرمایی شهری به شمار نمیآیند.
📍 نقشه ارائهشده شاخص UHI شهر تهران را نشان میدهد که با استفاده از تصاویر MODIS (LST Night) در سامانه Google Earth Engine محاسبه و استخراج شده است. این نقشه بر اساس میانگین سالانه ۲۰ سال داده تهیه شده و الگوی بلندمدت جزایر گرمایی شهر تهران را نمایش میدهد.
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
🌡️ جزیره گرمایی شهری (Urban Heat Island - UHI) پدیدهای است که در آن مناطق شهری نسبت به نواحی اطراف دمای بیشتری دارند. این وضعیت به طور کلی به دلیل گسترش سطوح مصنوعی، ساختمانها، آسفالت و کاهش پوشش گیاهی ایجاد میشود. شاخص UHI (سطحی) از اختلاف دمای سطح زمین (LST) بین مناطق شهری و غیرشهری (پیرامون) محاسبه میشود؛ مقادیر مثبت بیانگر جزیره گرمایی و مقادیر منفی نشاندهنده جزیره سرمایی شهری هستند.
🚨نکته مهم این است که جزیره گرمایی شهری عمدتاً یک پدیده شبانه محسوب میشود، زیرا سطوح شهری گرمای جذبشده در طول روز را در شب آزاد میکنند. بنابراین بخش هایی با دمای سطحی بالاتر که در تصاویر روزانه مشاهده می شود، بیشتر «لکههای داغ» (Hot Spots) هستند و لزوماً جزیره گرمایی شهری به شمار نمیآیند.
📍 نقشه ارائهشده شاخص UHI شهر تهران را نشان میدهد که با استفاده از تصاویر MODIS (LST Night) در سامانه Google Earth Engine محاسبه و استخراج شده است. این نقشه بر اساس میانگین سالانه ۲۰ سال داده تهیه شده و الگوی بلندمدت جزایر گرمایی شهر تهران را نمایش میدهد.
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 آموزش استخراج داده از ClimApp
با توجه به بازخورد دریافتی از مخاطبان، ویدیویی آموزشی آماده شده است که در آن نحوه استخراج و دانلود دادهها از ClimApp را قدمبهقدم توضیح میدهد.
🚨لطفا توجه داشته باشید که برای ورود به اپلیکیشن، نیاز است از روش های گذر از تحریم استفاده نمایید.🚨
لینک دسترسی :
https://alizarei.users.earthengine.app/view/climapp
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
با توجه به بازخورد دریافتی از مخاطبان، ویدیویی آموزشی آماده شده است که در آن نحوه استخراج و دانلود دادهها از ClimApp را قدمبهقدم توضیح میدهد.
🚨لطفا توجه داشته باشید که برای ورود به اپلیکیشن، نیاز است از روش های گذر از تحریم استفاده نمایید.🚨
لینک دسترسی :
https://alizarei.users.earthengine.app/view/climapp
Follow us 👇
https://t.me/GeoHelperData
❤2