دمای روزانه

هدف از انجام این پژوهش این است که بدانیم در هر پهنه دمایی، ماه ها بر اساس مقادیر دما، چگونه با هم خوشه می شوند. بدین منظور، ابتدا داده های متوسط دمای روزانه 620 ایستگاه هواسنجی کشور تهیه گردید سپس میانگین دمای هر یک از ایستگاه ها بر مبنای تقویم شمسی و نقشه های همدمای روزانه بر روی شبکه ای به ابعاد حدود 18*18 کیلومتر به روش کریجینگ میانیابی و محاسبه گردید. به- طوری که میانگین دمای ایستگاه ها برای هر روز سال در قالب ماتریسی با آرایش T و به ابعاد 366*5214 به دست آمد. یک تحلیل خوشه ای سلسله مراتبی با روش ادغام وارد بر روی ماتریس داده ها اعمال، و ایران به شش پهنه دمایی نسبتاً متمایز تفکیک گردید. در نهایت، برای شناسایی فصول دمایی ایران، ماتریس میانگین ماهانه دما به ابعاد 12*5214 محاسبه شد. با اعمال مجدد تحلیل خوشه ای بر روی ترانهاده ماتریس داده های دمای ماهانه، تفکیک زمانی دما به دست آمد. این تحلیل نشان داد که دمای ایران از نظر زمانی به سه فصل چهار ماهه قابل تفکیک است. فصل سرد شامل یک دوره چهارماهه متوالی با میانگین دمای 8 درجه، که از آذرماه آغاز و تا اسفند به طول می انجامد؛ فصل گرم نیز دوره ای چهار ماهه با متوسط دمای 5/27 درجه، که از خرداد تا شهریور را در بر می گیرد، اما فصل معتدل شامل دو دوره دو ماهه است که حالت گذار از فصل سرد به گرم (فروردین و اردیبهشت) و گذار از فصل گرم به سرد(مهر و آبان) را داشته، میانگین دمای آن 18 درجه است. این ویژگی در هر شش پهنه دمایی دیده می شود. شناسایی فصول دمایی از نظر مصرف انرژی و زمان بندی گردشگری در کشور حائز اهمیت است.

سابقه و هدف: تصمیم گیری و مدیریت مؤثر درزَمینه توسعه پایدار منابع طبیعی نیازمند دسترسی به اطلاعات دقیق و به روز اقلیمی است. این اطلاعات امکان بررسی نقش تغییرات اقلیمی را در موضوعات گوناگون مهیا می کنند و براساس آن، می توان راهکار های مدیریتی مؤثری را تدوین کرد. در این راستا، پارامتر دما یکی از مهم ترین شاخص های اقلیمی است که نقش محوری را در تحلیل ها و پژوهش های محیطی ایفا می کند. با توجه به نقش اساسی دما در موضوعات گوناگون، دسترسی به داده های دمایی دقیق و جامع اهمیت بسیاری دارد. این داده ها باید به گونه ای باشند که بتوانند تصویری واضح و کامل از الگوهای دمایی، در طول زمان، ارائه دهند. اما متأسفانه، داده های اقلیمی اغلب با مشکلاتی مانند انقطاع آماری و خطاهای اندازه گیری مواجه اند. این مشکلات ممکن است به تصمیم گیری های نادرست و برنامه ریزی های ناکارآمد منجر شوند. در این پژوهش، با استفاده از روش های آماری، سعی شده است داده های دمایی موجود و انقطاع های آماری آنها با استفاده از روش هایی ازجمله مختصات جغرافیایی (گرافیکی)، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی که در تکمیل داده های اقلیمی شناخته شده و پرکاربردند، تحلیل و ارزیابی شود. انتخاب روش مناسب از میان این روش ها می تواند دقت تخمین داده های دمایی را افزایش دهد و در تصمیم گیری های مبتنی بر داده های جامع تر و معتبرتر، نقش اساسی داشته باشد. درنَهایت، هدف از این پژوهش معرفی بهترین روش برای تخمین اطلاعات و رفع انقطاع آماری است که پژوهشگران، مدیران و سیاست گذاران را درزَمینه توسعه پایدار و درک بهتر شرایط اقلیمی و اتخاذ تصمیماتی هوشمندانه تر و مؤثرتر، یاری خواهد کرد.مواد و روش ها: در این پژوهش، به منظور رفع خلأ آماری، روش های شناخته شده و محبوب آمار کلاسیک شامل روش مختصات جغرافیایی، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی، در تخمین داده های دمایی کشور ارزیابی شد. به منظور بررسی بهترین روش برای تکمیل اطلاعات مفقودی، از اطلاعات 125 ایستگاه استفاده شد. این ایستگاه ها دارای اطلاعات کامل (بدون هیچ گونه مفقودی)، درطول 21 سال (2020-2000 م.) بودند. ازآنجاکه محاسبات گسترده و زمان بر بودند، با انتخاب 10٪ این ایستگاه ها به صورت تصادفی با پراکندگی مکانی مناسب، عملیات پرکردن اطلاعات روی ایستگاه های منتخب انجام شد. اطلاعات ایستگاه های منتخب، در هر مرحله و به صورت جداگانه، حذف و براساس پنج ایستگاه مجاور خود، بازسازی شدند و به منظور ارزیابی روش های مذکور، از معیار های ارزیابی آماری ضریب تبیین (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین انحراف مطلق (MAD) استفاده شد.نتایج و بحث: با ارزیابی نتایج حاصل از بررسی مقادیر محاسباتی ازطریق روش نسبت نرمال درمقابل مقادیر مشاهداتی، مشخص شد تمامی ایستگاه های مورد بررسی همبستگی بالایی دارند؛ این نکته بیانگر مقبولیت روش نسبت نرمال برای تخمین داده هاست. با توجه به مقادیر متوسط حاصل از ارزیابی نتایج، روش نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی، مختصات جغرافیایی و میانگین حسابی به ترتیب، با مقدار RMSE معادل 05/3، 28/3، 30/3 و 51/3 درجه سلسیوس، اولویت بندی می شوند. بنابراین روش نسبت نرمال در میان سایر روش های مورد مطالعه از مقبولیت بیشتری برخوردار است و ازاین رو، در رفع مشکلاتی اعم از فقدان اطلاعات، خطای موجود در داده ها و همچنین گسترش دوره زمانی مطالعاتی، می توان از آن بهره برد.نتیجه گیری: در میان روش های مورد بررسی، روش نسبت نرمال به صورت کلی مقبولیت و کیفیتی بیشتر از دیگر روش ها دارد که توصیه می شود در پژوهش های آتی، در محدوده مطالعاتی مشابه، از این روش استفاده شود. در مراتب بعدی، به ترتیب روش مختصات جغرافیایی، همبستگی وزنی و میانگین حسابی قرار دارند. شایان توجه است، با اینکه سایر روش ها در مراتب اهمیت بعدی واقع شده اند، همچنان در برخی ایستگاه ها کارآیی مناسبی نشان می دهند؛ بنابراین در شرایط متفاوت، روش های متنوعی می تواند نیاز به ترمیم داده ها را رفع کند و با توجه به محدوده مورد مطالعه، باید بهترین روش انتخاب شود و به کار رود.