Analyzing the relationship between geographical elements and precipitation patterns in the southern shores of the Caspian Sea
محل انتشار: مجله علوم زیستی خاورمیانه، دوره: 20، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 141
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CJES-20-1_009
تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1403
چکیده مقاله:
The present study focuses on the distribution of precipitation in different spatial and temporal patterns based on monthly, seasonal and annual time scales using TRMM data derived from ۹۲ different cells in the south of the Caspian Sea. In addition, to account for the impact of the geographical conditions such as elevation, latitude and longitude on rain values, the Pearson correlation method was used. In terms of the average monthly precipitation in the south of the sea, the results showed that the highest average belonged to November (۸۷ mm), followed by December (۷۴ mm), and finally March and October (۶۷ mm and ۶۶ mm), respectively. The highest negative correlation (۰.۸۶۲) between rain and longitude was observed in autumn at a significant level of ۰.۰۱. In addition, the highest negative correlation (۰.۸۷) between rain and longitude was found in November at a significant level of ۰.۰۱. The maximum annual rain was ۸۹۲-۱۳۰۵ mm measured in Guilan Province. Precipitation showed a tendency to decline toward the east of Golestan Province, so that the minimum annual precipitation (۳۲۱-۳۹۳ mm) was recorded in its western and northeastern parts. The precipitation was positively correlated with elevation and there was a strong inverse relationship between rain and longitude.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kamal Omidvar
Department of Geography, Yazd University, Yazd, Iran
Mahdi Narangifard
Department of Geography, Yazd University, Yazd, Iran
Mehran Fatemi
Department of Climatology, Meybod University, Meybod, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :