تحلیل آمار فضایی ریزگردهای استان خوزستان

نویسندگان

دانشگاه آزاد اسلامی واحد لارستان, ایران.

چکیده

   استان خوزستان در هم جواری با بیابان‌های بزرگی قرار دارد که ریز گردهای این بیابان‌ها به‌طور مستمر وارد این استان می‌شود. شناخت الگوی فضایی این ریز گردها درزمینه برنامه ریزی برای کاهش اثرات آن کمک شایانی به ما می‌کند. لذا هدف از پژوهش حاضر تعیین بهترین روش درون‌یابی ریز گرد و سپس تحلیل آمار فضایی ریز گردها در استان خوزستان در دوره زمانی (1995-2016) می‌باشد. نتایج نشان داد که روش که روش وزن دهی معکوس با ضریب تعیین 0.75 بهترین مدل جهت پهنه بندی ریز گرد می باشد. تحلیل آمار فضایی پدیده ریز گرد در استان خوزستان نشان می‌دهد که در تمامی سال‌ها شاهد خوشه بندی روزهای همراه با ریز گرد در این استان بوده‌ایم. نقشه‌های خوشه بندی خودهمبستگی فضایی ریز گردها با استفاده از آماره موران نشان می‌دهد که به‌طور کلی مناطق شمال غربی و غربی این استان در دوره زمانی مورد مطالعه دارای خوشه‌های بالای ریز گردها در این استان بوده‌اند و مناطق جنوبی، شرقی، جنوب شرقی، و جنوب غربی دارای خوشه‌های پایین ریز گردها بوده‌اند. در سال 1995، بیشترین ضریب موران(moran,s index= 008797.1) و در سال 2008، کمترین ضریب موران (moran,s index= 996831.0) روی داده است و نشان می‌دهد که به ترتیب بیشترین و کمترین خوشه‌ای بودن تعداد روزهای ریز گرد در سال‌های 1995 و 2008 اتفاق افتاده است. نتایج نقشه‌های لکه‌های داغ و سرد استان خوزستان در دوره آماری مورد مطالعه نشان می‌دهد که عمدتاً مناطق شمال و شمال غربی استان لکه‌های داغ را نشان داده‌اند که به معنی وقوع بیشتر روزهای توام با ریز گرد در این مناطق از استان در دوره زمانی مورد مطالعه بوده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Analysis of spatial statistics of fine dust in Khuzestan province

نویسندگان [English]

  • Marzie Mooghli
  • Ahmadreza Nakhaaifard
Islamic Azad University, Larestan Branch, Iran.
چکیده [English]

Khuzestan province is located next to large deserts, and fine dust from these deserts enters this province continuously. Knowing the spatial pattern of these fine particles helps us a lot in terms of planning to reduce their effects. Therefore, the aim of the current research is to determine the best method of fine dust interpolation and then analyze the spatial statistics of fine dust in Khuzestan province in the period (1995-2016). The results showed that the inverse weighting method with a coefficient of determination of 0.75 is the best model for fine round zoning. The analysis of the spatial statistics of the dust cloud phenomenon in Khuzestan province shows that in all years we have seen the clustering of days with dust clouds in this province. Spatial autocorrelation clustering maps of fine dust using Moran's statistic show that in general, the northwestern and western regions of this province had high clusters of fine dust in the studied period, and the southern, eastern, southeastern, and southwestern regions They have small round bottom clusters. In 1995, the highest Moran coefficient (moran, s index = 008797.1) and in 2008, the lowest Moran coefficient (moran, s index = 996831.0) occurred, and it shows that the number of small round days is the most and the least clustered in It happened in 1995 and 2008. The results of maps of hot and cold spots in Khuzestan province in the statistical period of the study show that mainly the northern and northwestern regions of the province showed hot spots, which means that more days with fine dust occurred in these areas of the province in the studied period. .

کلیدواژه‌ها [English]

  • Fine particles
  • Khuzestan province
  • hot and cold spots
  • Moran statistics
  • spatial autocorrelation