logo
calendar21 May 2025
view34
Основной язык:Узбекский

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕЖДУНАРОДНЫХ ДАННЫХ ПРИ РАСЧЕТЕ ИНДЕКСОВ ЗАСУХИ

Область науки:
pdf

682db21e6bdee.pdf

PDF

Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды

Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Настоящая статья посвящена определению индексов засухи в бассейне реки Пскем. В исследовании использовались данные базы Climatic Research Unit (CRU). Для оценки надежности данных CRU была проведена сравнительная проверка с наблюдениями метеорологических станций. В результате сопоставления были выявлены различия и степень корреляции между метеорологическими данными, полученными двумя разными методами, и проведен соответствующий анализ. С помощью географических информационных систем (ГИС) были определены границы бассейна реки Пскем и собраны данные CRU, полностью охватывающие этот район. На основе этих данных были рассчитаны индексы засухи и выполнен статистический анализ. Были изучены возможности прогнозирования засухи на основе статистической взаимосвязи между атмосферными осадками и речным стоком. Для оценки качества прогноза использовался индекс Hit Score. Результаты исследования подтверждают высокую эффективность данных CRU для анализа засухи и других климатических исследований. Особенно это актуально для районов, где отсутствуют метеорологические станции или имеются пропуски в наблюдательных данных. Использование данных CRU позволяет восстанавливать и расширять климатические ряды, что способствует совершенствованию мониторинга климатических изменений и водных ресурсов в речном бассейне.

АВТОРЫ

N.Omonov

Научно-исследовательский гидрометеорологический институт

G.Umirzakov

Научно-исследовательский гидрометеорологический институт

K.Rakhmonov

Национальный университет Узбекистана имени Мирзо Улугбека

Теги

# precipitation# дарё# атмосферные осадки# река# river# river basin# дарё ҳавзаси# дарё оқими# речной сток# river flow# речной бассейн# атмосфера ёғинлари# SPI ва SSI қурғоқчилик индекслар# статистик боғланиш# SPI and SSI drought indices# CRU# Hit Score# Пирсон ва Спирман корреляция коэ# индексы засухи CRU# SPI и SSI# статистическая зависимость# коэффициенты корреляции Пирсона# statistical linkage# Pearson and Spearmann correlatio

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0191/A0525-0002

DOI:

Недоступно

Список литературы

Расулов А.Р., Хикматов Ф.Х., Айтбоев Д.П. Основы гидрологии. – Ташкент: Университет, 2003. – 328 б.

Шульц В.Л., Машрапов Р. Ўрта Осиё гидрографияси. – Тошкент: Ўқитувчи, 1969. – 328 б.

Umirzakov G’., Omonov N. Iqlim o’zgarishi sharoitida meteorologik qurg’oqchiliklar takrorlanishini baholash / “Geografik tadqiqotlar: innavatsion g`oyalar va rivojlanish istiqbollari” mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 15-16 aprel 2022 y. – B. 546-550.

Umirzakov G’., Raxmonov K., Omonov N. Meteorologik va gidrologik qurg’oqchiliklar orasidagi bog’lanishni statistik baholash // Gidrometeorologiya va atrof-muhit monitoringi. №4. 2021. – B. 52-63

Umirzakov G., Remesan R., Rakhmonov K., Mujumdar S., Omonov N. Forecasting hydrological drought by meteorological drought indices in Chirchik River Basin / “Iqlim o’zgarishi sharoitida gidrometeorologik tadqiqotlar: dolzarb muammolar va ularning yechimlari” mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 3-4 iyun 2022 y. – B. 92-96.

Barlow M., Cullen H., Lyon B. Drought in central and southwest Asia: La Nina, the warm pool, and Indian Ocean precipitation // Journal of Climate, V. 15, 2002. – PP. 697-700.

Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D. The ERA5 global reanalysis // Q.J.R. Meteorol. Soc., 146, 2020. – PP. 1999–2049.

Chen H., Sun J., Changes in drought characteristics over China using the standardized precipitation evapotranspiration index // Journal of Climate, V. 28, 2015. – PP. 5430-5447.

Luo H., Ge F., Yang K., Zhu S., Peng T., Cai W., Liu X., Tang W. Assessment of ECMWF reanalysis data in complex terrain: Can the CERA-20C and ERA-Interim data sets replicate the variation in surface air temperatures over Sichuan, China? // Int. J. Clim., 39, 2019. – PP. 5619-5634.

Martins D.S., Paredes P., Raziei T., Pires C., Cadima J., Pereira L.S. Assessing reference evapotranspiration estimation from reanalysis weather products. An application to the Iberian Peninsula // Int. J. Clim., 37, 2017. – PP. 2378–2397.

Lehman A. Jmp for Basic Univariate and Multivariate Statistics: A Step-by-step Guide. Cary, NC: SAS Press., 2005. – 123 p.

McKee, Thomas B., Nolan D., John K. The relationship of drought frequency and duration to time scales / Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology, V. 17, No. 22, 1993. – P. 136.

Mishra A.K., Singh V.P. A review of drought concepts // Journal of Hydrology, V. 391, 2010. – PP. 204–216.

Mitchell, T. D., & Jones, P. D. An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. // International Journal of Climatology, 2005. 25(6).– PP. 693–712.

Montgomery, D.C., Peck, E.A., Vining, G. G. Introduction to Linear Regression Analysis. 2012

Patrick E. Drought characteristics and management in Central Asia and Turkey. FAO Water Reports. FAO, 2017. – 114 p.

Pearson K. Note on Regression and Inheritance in the Case of Two Parents. / Proceedings of the Royal Society of London, 58, 1895. – PP. 240–242.

Sheffield J., Wood E.F. Characteristics of global and regional drought, 1950-2000: analysis of soil moisture data from off-line simulation of the terrestrial hydrologic cycle // Journal of Geophysical Research, V. 112, 2007. D17115.

Spearman C. The Proof and Measurement of Association Between Two Things. // The American Journal of Psychology, 15(1), 1905. – PP. 72–101.

voboda M.D., Brian A.F. Handbook of drought indicators and indices. Geneva, Switzerland: World Meteorological Organization, 2016.

Tallaksen L.M., Van Lanen H.A.J. Hydrological Drought: Processes and Estimation Methods for Streamflow and Groundwater. Developments in Water Science, 2004. 48.

Guo H., Bao A., Ndayisaba F., Liu T., Jiapaer G., El-Tantawi A.M, De Maeyer P. Space-time characterization of drought events and their impacts on vegetation in Central Asia // Journal of Hydrology, V. 564, 2018. – PP.1165-1178.

Harris T.J. Osborn, Jone P., Lister D. Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset // Scientific Data, 2020. 7:109.

Haslinger K., Koffler D., Schöner W., Laaha G. Exploring the link between meteorological drought and streamflow: Effects of climate‐catchment interaction // Water Resources Research, 50(3), 2014. – PP. 2468-2487.

Vicente-Serrano S.M., Beguería S., López-Moreno J.I. A multi-scalar drought index sensitive to global warming: The standardized precipitation evapotranspiration index. // Journal of Climate, 2010. 23(7). – PP. 1696-1718.

Wu J., Chen X., Yao H., Gao L., Chen Y., Liu M. Non-linear relationship of hydrological drought responding to meteorological drought and impact of a large reservoir //Journal of Hydrology, V. 551, 2017.– PP. 495-507.

Wilks D.S. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences // International Geophysics, V. 91, 3rd ed., Academic, Burlington, Mass, 2011. – 676 p.

Электрон ресурс: CRU TS Version 4.06. URL: https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/cru_ts_4.06