پایش یکپارچه خشکسالی در حوضه سد استقلال میناب از طریق مدل‌سازی وابستگی متقابل بارش، رطوبت خاک و جریان سطحی با توابع کاپولا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

2 دانشیار، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

3 استاد، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

4 استادیار، گروه آمار، دانشکده علوم پایه، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

5 استادیار، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

10.29252/aridbiom.2026.4152

چکیده

خشکسالی یکی از مهم‌ترین مخاطرات طبیعی در مناطق خشک و نیمه‌خشک است که به‌طور هم‌زمان بخش‌های مختلف چرخه هیدرولوژیکی از جمله بارش، رواناب و رطوبت خاک را تحت تأثیر قرار می‌دهد. در این پژوهش، به‌منظور پایش یکپارچه خشکسالی‌های هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی در حوضه آبخیز سد استقلال میناب، یک شاخص چند متغیره مبتنی‌بر توابع کاپولا با عنوان JDI توسعه داده شد. برای این منظور از داده‌های بارش ۱۵ ایستگاه باران‌سنجی، جریان رودخانه ایستگاه برنطین و داده‌های ماهواره‌ای رطوبت خاک GLDAS طی دوره آماری ۱۳۷۲ تا ۱۴۰۲ استفاده گردید. ابتدا شاخص‌های تک ‌متغیره SPI12، SRI12 و SMDI12 محاسبه و سپس ساختار وابستگی میان آن‌ها با استفاده از توابع کاپولا مدل‌سازی شد و صحت عملکرد آن‌ها توسط آزمون‌های نیکویی برازش Cramér-von Mises و AIC در سطح اطمینان ۹۵٪ آزمون گردید. نتایج برازش توزیع‌های حاشیه‌ای نشان داد که توزیع لجستیک برای بارش و رواناب با مقادیر AIC برابر 94/630 و 36/563 مناسب‌ترین توزیع بوده و برای رطوبت خاک توزیع نرمال با مقدار AIC برابر 07/636 بهترین برازش را ارائه داد. در تحلیل وابستگی، کاپولای فرانک بهترین عملکرد را نشان داد؛ به‌طوری‌که ضریب تاو کندال برای جفت متغیرهای SPI12–SRI12 برابر 441/0 و برای SRI12–SMDI12 برابر 567/0 برآورد شد. نتایج نشان داد شاخص چندمتغیره JDI توانایی بیشتری در شناسایی رخدادهای شدید و طولانی خشکسالی دارد، به‌طوری‌که براساس تحلیل ویژگی‌های خشک‌سالی (شدت، مدت و بزرگی) و معیارهای آماری شامل ضریب همبستگی، شاخص توافق و ضریب کاپا، عملکرد بهتری در بازنمایی شرایط خشکسالی نشان داد. به‌گونه‌ای که بیشترین شدت خشکسالی برابر 35/3، بیشترین مدت 10 ماه و بیشترین بزرگی خشکسالی 4/21 بدست آمد. همچنین همبستگی این شاخص با SPI12 برابر 81/0 و با SRI12 برابر 71/0 بود که اعتبار رفتاری این شاخص را تأیید می‌کند. نتایج تحلیل مؤلفه‌های اصلی نیز نشان داد مؤلفه اول حدود 06/92 درصد از واریانس داده‌ها را تبیین می‌کند. به‌طورکلی، شاخص پیشنهادی قادر است با ترکیب اطلاعات بارش، رواناب و رطوبت خاک، تصویری جامع‌تر از شرایط خشکسالی ارائه دهد و می‌تواند به‌عنوان ابزاری کارآمد در سامانه‌های پایش و مدیریت منابع آب در مناطق خشک مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Azhdari, Z., Bazrafshan, O., Shekari, M., & Zamani, H. (2020). Three-dimensional risk analysis of hydro-meteorological drought using multivariate nonlinear index: Z. Azhdari et al. Theoretical and Applied Climatology142(3), 1311-1327. DOI: 10.1007/s00704-020-03365-3
[2]. Bazrafshan, O., Zamani, H., & Shekari, M. (2020). A copula‐based index for drought analysis in arid and semi‐arid regions of Iran. Natural Resource Modeling33(1), e12237. DOI: 10.1111/nrm.12237
[3]. Genest, C., Rémillard, B., & Beaudoin, D. (2009). Goodness-of-fit tests for copulas: A review and a power study. Insurance: Mathematics and economics44(2), 199-213. DOI: 10.1016/j.insmatheco.2008.12.005
[4]. Govindaraju, R. S. (2019). Review of copulas and their applications in water resources engineering by lan zhang and VP Singh. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.000182
[5]. Hao, Z., & Singh, V. P. (2015). Drought characterization from a multivariate perspective: A review. Journal of Hydrology527, 668-678. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2014.10.058
[6]. Jin, S., & Feng, G. (2013). Large-scale variations of global groundwater from satellite gravimetry and hydrological models, 2002–2012. Global and Planetary Change106, 20-30. DOI: 10.1016/j.gloplacha.2013.04.006
[7]. Joe, H. (2014). Dependence modeling with copulas. CRC press.
[8]. Kao, S. C., & Govindaraju, R. S. (2010). A copula-based joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology380(1-2), 121-134. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2010.06.018
[9]. Kumar, Y., Singh, S., & Kumar, A. (2025). Copula-based meteorological drought risk assessment in Northwest India. Environmental Science and Pollution Research32(59), 31455-31474. DOI: 10.1007/s11356-024-30889-6
[10]. Lan, X., Luo, Y., Leng, G., & Cao, J. (2025). A novel copula-based index for agricultural drought monitoring: integrating vegetation response and meteorological drought dynamics in the middle–lower Yangtze River Basin. Ecological Indicators178, 114107. DOI: 10.1016/j.ecolind.2024.114107
[11]. Liu, R., Yin, J., Kang, S., Yang, Y., Liu, P., Guo, J., & Gu, X. (2023). Machine learning-constrained projection of bivariate hydrological drought magnitudes and socioeconomic risks. Hydrology & Earth System Sciences Discussions.
[12]. McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993, January). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology (Vol. 17, No. 22, pp. 179-183).
[13]. Nabaei, S., Sharafati, A., Yaseen, Z. M., & Shahid, S. (2019). Copula based assessment of meteorological drought characteristics: regional investigation of Iran. Agricultural and Forest Meteorology276, 107611. DOI: 10.1016/j.agrformet.2019.107611
[14]. Nelsen, R. B. (2006). An introduction to copulas. New York, NY: Springer New York.
[15]. Obasi, G. O. P. (1994). WMO's role in the international decade for natural disaster reduction. Bulletin of the American Meteorological Society75(9), 1655-1661.
[16]. Rodell, M., Houser, P. R., Jambor, U. E. A., Gottschalck, J., Mitchell, K., Meng, C. J., ... & Toll, D. (2004). The global land data assimilation system. Bulletin of the American Meteorological society85(3), 381-394. DOI: 10.1175/BAMS-85-3-381
[17]. Requena, A. I., Flores, I., Mediero, L., & Garrote, L. (2016). Extension of observed flood series by combining a distributed hydro-meteorological model and a copula-based model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment30(5), 1363-1378. DOI: 10.1007/s00477-015-1113-2
[18]. Shukla, S., & Wood, A. W. (2008). Use of a standardized runoff index for characterizing hydrologic drought. Geophysical research letters35(2). DOI: 10.1029/2007GL032381
[19]. Singh, H. V., Joshi, N., & Suryavanshi, S. (2026). Evaluating hydrological drought characteristics in a semi-arid river basin using the conditional copula approach under the changing climate. Journal of Earth System Science135(2), 56. https://doi.org/10.1007/s12040-026-02757-9
[20]. Wilhite, D. A. (2002, November). Combating drought through preparedness. In Natural resources forum (Vol. 26, No. 4, pp. 275-285). Oxford, UK and Boston, USA: Blackwell Publishing Ltd. DOI: 10.1111/1477-8947.00031
[21]. Wang, H., Zhu, Y., Qin, T., & Zhang, X. (2022). Study on the propagation probability characteristics and prediction model of meteorological drought to hydrological drought in basin based on copula function. Frontiers in Earth Science10, 961871. DOI: 10.3389/feart.2022.961871
[22]. Zhong, Z., Zhao, Q., Sang, G., Xue, J., Wang, J., & Lin, F. (2026). Copula-based composite drought index combining precipitation, temperature, and NDVI used for drought monitoring. Theoretical and Applied Climatology157(2), 103. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2024.135059
[23]. Zhang, Q., Lu, Z., Ying, J., Qiu, Y., Wang, P., Xu, Z., ... & Li, Y. (2026). Nonstationary agricultural drought risk under compound meteorological drought and hot conditions. Journal of Hydrology, 135059. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2026.135059