ارزیابی آسیب‌پذیری بارش‌های فرین در حوضه‌های آبخیز ایران با داده‌های ماهواره‌ای GPM-IMERG و وزن‌دهی داده‌محور آنتروپی شانون

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

استادیار اقلیم شناسی، گروه جغرافیا، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

چکیده

بارش‌های فرین به‌عنوان محرک اصلی سیلاب‌های ناگهانی، ریسک هیدرولوژیک حوضه‌های آبخیز ایران را به‌شدت تحت تأثیر قرار می‌دهند و نیازمند ارزیابی دقیق هستند. در این پژوهش ابتدا کارایی برآوردهای بارش ماهواره‌ای GPM-IMERG طی دوره ۲۰۲۰–۲۰۰۱ در تخمین توزیع مکانی بارش در مقیاس حوضه‌ای بررسی و سپس با به‌کارگیری آنتروپی شانون به‌عنوان یک چارچوب وزن‌دهی داده‌محور، آسیب‌پذیری حوضه‌ها در برابر بارش‌های فرین استخراج شد. درستی‌سنجی داده‌های بارش نشان داد که GPM-IMERG در دامنه‌های زاگرس همبستگی و کارایی بالایی در بازنمایی ساختار مکانی بارش دارد و برای پایش فرین‌های بارشی بسیار کارآمد است. در مقابل، در نوار ساحلی خزر و حوضه‌های خشک با خطاهای سیستماتیک در برآورد بارش همراه است. در گام بعد، تحلیل شاخص‌های بارش فرین Rx1day، R10mm، R20mm و SDII نشان داد که حوضه‌های کوهستانی غرب و جنوب‌غرب، به‌ویژه کرخه، کارون بزرگ و جراحی–زهره، هم‌زمان بالاترین مقادیر فراوانی و شدت را تجربه می‌کنند؛ در حالی‌که در سواحل جنوبی، جهش ناگهانی در شاخص‌های شدت با فراوانی نسبتاً پایین رخداد همراه است. در نهایت، نتایج ارزیابی آسیب‌پذیری از طریق اعمال آنتروپی شانون بر روی ماتریس شاخص‌های فرین نشان داد که 46.5٪ از مساحت کشور در طبقه آسیب‌پذیری کم، ۳۰٪ در طبقه متوسط و 23.5٪ در سطوح بالای ریسک قرار دارد. کمربند پیوسته‌ای بر دامنه‌های غربی زاگرس و سواحل جنوبی، 12.7٪ از مساحت ایران را در کلاس‌های آسیب‌پذیری شدید و بسیار زیاد متمرکز کرده است، در حالی‌که حوضه‌های مرکزی و شرقی با کمترین تنوع فضایی و مقدار فرین‌ها، کم‌ریسک‌ترین رژیم بارشی فرین را نشان می‌دهند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessing Extreme Precipitation Vulnerability in Iranian Watersheds Using GPM-IMERG Satellite Data and Data-Driven Shannon Entropy Weighting

نویسنده [English]

  • Abbasali Dadashi-Roudbari
Assistant Professor, Department of Geography, Faculty of Letters and Humanities, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
چکیده [English]

Extreme precipitation events act as the primary catalysts for flash floods, profoundly escalating hydrologic risks across Iran’s watersheds. This profound impact necessitates rigorous, targeted evaluation. The present study initially investigated the efficacy of GPM-IMERG satellite estimates (2001-2020) in capturing basin-scale spatial precipitation distributions. We then deployed Shannon entropy as a data-driven weighting framework to quantify the vulnerability of these basins to extreme precipitation. Dataset validation revealed a distinct spatial dichotomy. Across the Zagros slopes, GPM-IMERG products demonstrated robust correlation and high accuracy in replicating spatial precipitation structures, proving highly adept at monitoring extreme events. Conversely, systematic estimation errors plagued the data along the Caspian coastal strip and within arid inland basins. Analyzing a suite of extreme precipitation indices (Rx1day, R10mm, R20mm, and SDII) highlighted that western and southwestern mountainous catchment most notably Karkheh, Great Karun, and Jarahi-Zohreh concurrently endure peak intensity and frequency levels. The southern coastlines present a different dynamic altogether: abrupt surges in intensity indices occur alongside a relatively low frequency of occurrences. Ultimately, mapping vulnerability by applying Shannon entropy to the extreme indices matrix yielded clear territorial delineations. Low vulnerability zones encompass 46.5% of the country, while 30% falls into moderate categories and 23.5% faces high-risk conditions. A contiguous belt spanning the western Zagros foothills and southern shores concentrates 12.7% of Iran’s area within the severe to extreme vulnerability classifications. By contrast, central and eastern basins exhibit the least spatial variability and lowest extreme magnitude, translating to the lowest-risk precipitation regime nationwide.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Iran
  • Watershed vulnerability
  • Shannon entropy
  • Extreme precipitation
  • GPM-IMERG