80

Тадқиқотда Ўзбекистоннинг шимоли-шарқий қисмидаги Тошкент ва Сирдарё вилоятларининг учта гидрологик ҳавзаларида қурғоқчилик ва ўсимлик қоплами ўзгариши ўртасидаги боғлиқлик тадқиқ этилган. Изланиш жараёнида нормаллаштирилган ўсимлик индекси (NDVI), стандартлаштирилган ёғингарчилик индекси (SPI) ва ўсимлик қопламининг мавсумий ўзгариши тўғрисидаги маълумотлар асосида кучли қурғоқчиликнинг такрорланувчанлиги таҳлил қилинган. Тадқиқотни бажаришда Ўзгидрометнинг 17 та метеорология станцияларида 2010-2019 йилларда ўлчанган ёғингарчилик маълумотларидан фойдаланилган. Ушбу давр учун NDVI индексини ҳисоблашда 16 кун даврийлик билан олинадиган MODIS TERRA йўлдош маълумотлари қўлланилган. 

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system 16-04-2024
  • Read count 80
  • Date of publication 29-12-2021
  • Main LanguageO'zbek
  • Pages30-43
Ўзбек

Тадқиқотда Ўзбекистоннинг шимоли-шарқий қисмидаги Тошкент ва Сирдарё вилоятларининг учта гидрологик ҳавзаларида қурғоқчилик ва ўсимлик қоплами ўзгариши ўртасидаги боғлиқлик тадқиқ этилган. Изланиш жараёнида нормаллаштирилган ўсимлик индекси (NDVI), стандартлаштирилган ёғингарчилик индекси (SPI) ва ўсимлик қопламининг мавсумий ўзгариши тўғрисидаги маълумотлар асосида кучли қурғоқчиликнинг такрорланувчанлиги таҳлил қилинган. Тадқиқотни бажаришда Ўзгидрометнинг 17 та метеорология станцияларида 2010-2019 йилларда ўлчанган ёғингарчилик маълумотларидан фойдаланилган. Ушбу давр учун NDVI индексини ҳисоблашда 16 кун даврийлик билан олинадиган MODIS TERRA йўлдош маълумотлари қўлланилган. 

Русский

Исследована взаимосвязь между засухой и изменениями растительного покрова в трех гидрологических бассейнах Ташкентской и Сырдарьинской областей на северо-востоке Узбекистана. В процессе исследования выполнен анализ повторяемости сильных засух на основе расчетных значений нормализованного индекса растительности (NDVI), стандартизированного индекса осадков (SPI) и сезонных изменений растительного покрова. Для выполнения исследования использовались данные об осадках 17 метеостанций Узгидромета за период 2010-2019 гг. Для расчета индекса NDVI использовались данные дистанционного зондирования спутника MODIS TERRA с 16 дневным интервалом.

Ўзбек

The study examined the relationship between drought and vegetation changes in the three watersheds of Tashkent and Syrdarya regions in the northeastern part of Uzbekistan. The research provides a comprehensive analysis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Standardized Precipitation Index (SPI), and the recurrence of severe droughts as a result of seasonal vegetation changes. In this research used precipitation data from Uzhydromet which is measured in 17 meteorological stations during 2010-2019 years. Moreover, for these periods used remote sensing data, such as MODIS TERRA, which is collected every 16-day for deriving vegetation index NDVI.  

№ Name of reference
1 Петров Ю.В., Холматжанов Б.М., Эгамбердиев Х.Т., Ишниязова Ф.А., Буков В.А., Хайдаров М.Б. Новый подход к классификации атмосферной засухи // Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды. №1, 2021. – C. 20-36.
2 Ҳасанов И.А., Ғуломов П.Н., Қаюмов А.А. Ўзбекистон табиий географияси (2-қисм). – Тошкент: ЎзМУ нашриёти, 2010. – 161 б.
3 Чуб В Е. Изменение климата и его влияние на гидрометеорологические процессы, агрометеорологические и водные ресурсы Республики Узбекистан. – Тошкент: Ворис нашриёти, 2007. – 130 с.
4 Bhuiyan C. Various drought indices for monitoring drought condition in Aravalli terrain of India // XXth ISPRS Congress, Istanbul, Turkey, 2004. – PP. 12–23.
5 Bhuiyan C., Singh R., Kogan F. Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data // J. Appl. Earth Obs. Geoinf. №8, 18 March 2006. – PP. 289–302.
6 Bordi I., Sutera A. An analysis of drought in Italy in the last fifty years // Nuovo Cimento C. Geophysics Space Phys., 2005. – PP. 178-185.
7 Geerken R., Zaitchik B., Evans J. Classifying rangeland vegetation type and coverage from NDVI time series using Fourier Filtered Cycle Similarity // International Journal of Remote Sensing, (26:24), 2005. – PP. 5535–5554.
8 Gibbs W., Maher J. Rainfall deciles as drought indicators // Bulletin Commonwealth Bureau of Meteorology, Australia. Vol 48, 1967. - PP. 128-135.
9 Goddard S., Harms S., Reichenbach S., Tadesse T., Waltman W. Geospatial decision support for drought risk management // Communications of the ACM, 2003. – PP. 35–37.
10 Iman R., Olafsson H., Moniruzzaman Md., Ardö J., Zhang H., Darlington T., Shahin Sh аnd Azim S. The 2000–2017 drought risk assessment of the western and southwestern basins in Iran // Modeling Earth Systems and Environment, 27 March, 2020. – PP. 1201-1221.
11 Ji L., Peters. A Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices // Remote Sens. Environ., 2003. - PP. 85–98.
12 Khosravi H., Haydari E., Shekoohizadegan S., Zareie S. Assessment the effect of drought on vegetation in desert area using landsat data Egypt // J. Remote Sens. Space Sci., №20, 2017. – PP. 3–12.
13 Kogan F. World droughts in the new millennium from AVHRR based vegetation health indices // Eos. Trans. Am. Geophys. Union., (83), 2002. – PP. 557–563.
14 McKee T.B., Doesken N.J., Kleist J. The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales // Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, Anaheim, CA. Boston, MA, American Meteorological Society. 17–22 January 1993. – PP. 179- 184.
15 Palmer W.C. Meteorological Drought // US Weather Bureau, Research Paper. No. 45. – Washington. 1965. – P. 58.
16 Rahimzadeh B.P., Omasa K., Shimizu Y. Comparative evaluation of the Vegetation Dryness Index (VDI), the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and the improved TVDI (iTVDI) for water stress detection in semi-arid regions of Iran. // ISPRS J. Photogramm Remote Sens. №68, 2012. – PP. 1–12.
17 Shafer А.В., Dezman L.E. Developemnet of a surface water supply index (SWSI) to assess the severity of drought conditions in snowpack runoff areas // Proceedings of the 50th annual western snow conference, Colorado State University, 1982. – PP. 164-175.
18 Shah R., Bharadiya N., Manekar V. Drought index computation using standardized precipitation index (SPI) method for Surat District // Gujarat. Aquat. Proc., №4, 2015. – PP. 1243–1249.
19 Thom H. Some methods of climatological analysis // WMO Tech. Note 81. 1966.
Waiting