تحقیقات آب و خاک ایران

تحقیقات آب و خاک ایران

پایش تغییرات زمانی–مکانی رطوبت خاک سطحی در استان گیلان با استفاده از داده‌های SMAP و بررسی ارتباط آن با بارش و NDMI

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران.
2 گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
چکیده
با وجود اهمیت رطوبت خاک سطحی در پایش شرایط رطوبتی و مدیریت منابع آب و کشاورزی، اطلاعات منطقه‌ای درباره تغییرات زمانی و مکانی رطوبت خاک و ارتباط آن با بارش و وضعیت رطوبتی پوشش گیاهی در استان گیلان محدود است. ازاین‌رو، پژوهش حاضر با هدف بررسی الگوهای زمانی و مکانی رطوبت خاک سطحی در استان گیلان و ارزیابی ارتباط آن با بارش سالانه و شاخص رطوبتی پوشش گیاهی (NDMI) انجام شد. در این پژوهش، داده‌های رطوبت خاک محصول SMAP L4 طی دوره 2015 تا 2020 در بستر گوگل ارث انجین استخراج و پردازش شد. همچنین، داده‌های NDMI از تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های بارش سالانه از ایستگاه‌های هواشناسی استان استخراج و با تغییرات رطوبت خاک مقایسه شدند. نتایج نشان داد که رطوبت خاک دارای الگوی فصلی مشخصی است؛ به‌طوری‌که میانگین رطوبت خاک در ماه‌های مرطوب سال به حدود 25 تا 30 درصد رسیده، درحالی‌که در ماه‌های خشک به کمتر از 10 درصد کاهش یافته است. همچنین، از سال 2018 به بعد کاهش نسبی در قله‌های رطوبت فصلی مشاهده شد. مقدار رطوبت خاک در دوره مطالعه در محدوده 9/4 تا 9/27 درصد قرار داشت. مقایسه روند تغییرات سالانه رطوبت خاک و شاخص NDMI نشان داد که تغییرات NDMI و رطوبت خاک در برخی سال‌ها هم‌راستا بودند، اما این الگو در تمامی سال‌ها برقرار نبود. تحلیل رگرسیون خطی بین میانگین سالانه رطوبت خاک و بارش نشان‌دهنده رابطه مثبت و قوی با R² = 0.86 بود. در مجموع، نتایج نشان داد که داده‌های SMAP قابلیت مناسبی برای پایش تغییرات فصلی و بین‌سالی رطوبت خاک در استان گیلان دارند و NDMI می‌تواند به‌عنوان یک شاخص مکمل برای ارزیابی وضعیت رطوبتی پوشش گیاهی مورد استفاده قرارگیرد. استفاده هم‌زمان از داده‌های رطوبت خاک، بارش و شاخص‌های سنجش‌ازدور می‌تواند در پایش خشکسالی، مدیریت منابع آب و خاک و برنامه‌ریزی آبیاری و کشاورزی در مقیاس منطقه‌ای کاربرد داشته باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Monitoring Spatiotemporal Changes in Surface Soil Moisture in Guilan Province Using SMAP Data and Assessing Its Relationship with Precipitation and NDMI

نویسندگان English

Samira Hemmati 1
Kamran Moravej 2
1 Department of Soil Science, Faculty of Agriculture, University of Zanjan, Zanjan, Iran
2 Department of Soil Science, Faculty of Agriculture, University of Zanjan, Zanjan,
چکیده English

Despite the importance of surface soil moisture for monitoring moisture conditions and supporting water resource and agricultural management, regional information on its spatiotemporal variability and relationships with precipitation and vegetation moisture in Gilan Province remains limited. This study aimed to investigate the temporal and spatial patterns of surface soil moisture and assess its relationships with annual precipitation and the Normalized Difference Moisture Index (NDMI). SMAP L4 soil moisture data for 2015–2020 were extracted and processed using the Google Earth Engine (GEE) platform. NDMI was derived from satellite imagery, while annual precipitation data were obtained from meteorological stations across the province and compared with soil moisture variations. The results revealed a distinct seasonal pattern, with mean soil moisture reaching approximately 25–30% during wet months and declining to below 10% during dry months. A relative decline in seasonal soil moisture peaks was observed from 2018 onward, while soil moisture values ranged from 4.9% to 27.9% during the study period. Annual variations in NDMI and soil moisture were consistent in some years but not throughout the entire study period. Linear regression analysis indicated a strong positive relationship between annual mean soil moisture and precipitation (R² = 0.86). Overall, SMAP data provided useful information for monitoring seasonal and interannual soil moisture variations in Gilan Province, while NDMI can serve as a complementary indicator of vegetation moisture conditions. The integrated use of soil moisture, precipitation, and remote-sensing indices can support drought monitoring and regional water and agricultural management.

کلیدواژه‌ها English

Google Earth Engine
Seasonal Moisture Variations
Remote Sensing
Vegetation Moisture
Water Resources Management