کاربرد روش های آماری چند متغیره در پهنه بندی نواحی اقلیمی مطالعه موردی: استان اصفهان

نویسنده

دانشگاه اصفهان

چکیده

مدیریت و برنامه ریزی محیطی و بهره گیری از ظرفیت های اقلیمی هر مکان جغرافیایی، در گرو شناسایی پهنه های اقلیمی همگن و تأثیرگذار ترین عناصر اقلیمی در تفکیک مکانی نواحی اقلیمی، است. از اینرو هدف از این پژوهش شناسایی مهمترین عناصر اقلیمی تأثیر گذار بر کلیت اقلیم استان اصفهان و تفکیک مکانی ریز پهنه های اقلیمی این استان با بهره گیری از روش های آماری چند متغیره است. برای دستیابی به این هدف داده های متوسط سالانه 29 عنصر اقلیمی مربوط به 17 ایستگاه همدید در محدوده استان اصفهان بکارگرفته شد. در مرحله بعد به کمک روش میانیابی کریجینگ، مقادیر هر یک از متغیرها بر روی گره گاههای توری با ابعاد یاخته 12x12 کیلومتر برآورد گردید. در نهایت آرایه همبستگی داده های استاندارد شده 29 عنصر اقلیمی بر روی 746 یاخته مکانی استان اصفهان در معرض تحلیل مؤلفه های اصلی قرار گرفت. این تحلیل نشان داد که با 9 مؤلفه اصلی بیش از 99 درصد تغییرات مکانی عناصر اقلیمی استان بیان می شود. در این بین عناصر دمایی بیش ترین نقش را ایفا کرده و عمدتاً در نیمه شرقی استان جلوه گر است. عناصر رطوبتی در مرتبه بعدی قرار دارند و در نیمه غربی استان تظاهر می کنند. در مجموع عناصر دمایی و رطوبتی حدود 70 درصد تغییرات مکانی عناصر اقلیمی استان را تبیین می کنند. اعمال تحلیل خوشه ای پایگانی با روش ادغام وارد بر روی مقادیر نمرات 9 مؤلفه اصلی نشان داد که استان اصفهان را می توان به 10 پهنه اقلیمی تفکیک نمود. این پهنه بندی تا حدود زیادی با واقعیات محیطی استان بویژه پیکربندی ناهمواریها، مطابقت می کند. ریزپهنه های اقلیمی نیمه غربی استان که عمدتاًروند شمال غرب جنوب شرق دارند، از توانهای اقلیمی مناسبی برای برنامه ریزی توسعه و عمران ناحیه ای برخوردار است. درحالیکه یکی از مهمترین توانهای اقلیمی ریزپهنه های شرقی، بهره گیری از تابش خورشید در زمینه تولید انرژی است. در نهایت بررسی ها نشان داد که شرایط اقلیمی ایستگاه اصفهان متوسطی از اقلیم کل استان اصفهان است.

عنوان مقاله [English]

Application of Multivariate Statistical Methods in Climatic Regionalization Case Study: Isfahan Province

نویسنده [English]

  • Majid Montazeri
چکیده [English]

Environmental management and planning and benefiting from climatic capacities of every geographical place are related to homogenous climatic regions and the most influential climatic elements in spatial separation of the climatic regions. Accordingly, the aim of the present study includes determining the most influential climatic elements affecting on the climate of Esfahan province, and the spatial separation of climatic subdivisions by using multivariate statistical methods. To do so, the mean annual data of 29 climatic elements from 17 synoptic stations were used in the limit of Esfahan province. In the next step the Maps of each variable were evaluated on a web-node with the pixel dimension of 12×12 km, with the help of Kriging interpolation. Finally, the correlated matrices of standardized data of the 29 climatic elements were analyzed in principal component analysis in 746 spatial pixels, in the province of Esfahan. This analysis showed that with 9 principal components, more than 99 ٪ of the spatial changes of the regional elements in the province can be described. At the same time, the temperature elements have the greatest roles and are more evident in the eastern half of the province. Humidity elements have the second roles and are more evident in the western half of the province. The temperature and humidity elements determine 70 ٪ of the spatial changes of climatic elements in the province. Applying agglomerative hierarchical cluster analysis, by the combination style applied on the scores of the 9 principal components, showed that the province can be classified into 10 climatic regions. This classification is matched a lot with the environmental realities of the province, especially the mountains configuration. The climatic regions of the western half of the province that have more a North west- South east trend, have great potentials for the regional civil planning and developments, while one of the biggest climatic potentials of the eastern half is its benefiting from the sunlight for energy production. At last, the studies revealed that the climatic conditions of Esfahan station is a mean, sample one for the entire province.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Esfahan province
  • Kriging interpolation
  • Principal Component Analysis
  • Agglomerative hierarchical Cluster analysis
  • Climatic regionalization