@article { author = {choubin, bahram and KHalighi Sigaroodi, SHahram and Malekian, Arash}, title = {Impacts of Large-Scale Climate Signals on Seasonal Rainfall in the Maharlu - Bakhtegan Watershed}, journal = {Journal of Range and Watershed Managment}, volume = {69}, number = {1}, pages = {51-63}, year = {2016}, publisher = {University of Tehran}, issn = {5044-2008}, eissn = {2423-7795}, doi = {10.22059/jrwm.2016.61733}, abstract = {Predicting climate trends, especially forecasting rainfall, provides managers of different fields withsuitable tools so that considering these predictions; they can devise future-state policies. At thisstudy, after selecting the most effective climate indices applying PCA method, the effects of largescaleclimate signals in seasonal rainfall of basin Maharlu - Bakhtegan were investigated bothsimultaneously and by delay through statistical methods (Pearson correlation and cross-correlationcoefficient) and by applying stepwise regression model, regression equation for forecasting rainfallwas offered. The results showed that in cross-correlation between the time series of SPI (dependentvariable) at time (t) and climate signals (independent variable) at time (t-k), only SOI indexconcurrently has a significant relationship with rainfall, whereas, most of indices turned significantwith standardized precipitation index with different lag times. In season to season study of thesignals with the standard precipitation index using Pearson's correlation coefficient it was found thatclimate signals of spring and summer are not significantly correlated with SPI. Representationcoefficients (R2) and standardized regression effect (Beta) in stepwise regression model showed thatsimultaneous and with season to season delays signals (for example: SPI index of autumn with fourprevious seasons indexes) at method Pearson correlation have higher relationship with seasonalstandardized precipitation index than the cross-correlation in time (t-k), (which signals of allseasons given is delay together with than SPI of all seasons) show.}, keywords = {Seasonal Rainfall,Principal component analysis,Maharlu - Bakhtegan watershed,Large-scale climate signals,Cross- correlation}, title_fa = {بررسی تأثیر سیگنال‎های بزرگ مقیاس اقلیمی بر بارش فصلی حوزه آبخیز مهارلو-بختگان}, abstract_fa = {پیش‎بینی فرایندهای آب و هوایی به‌ویژه پیش‎بینی بارندگی‎ابزار مناسبی در اختیار مدیران حوزه‎های گوناگون قرار می‎دهد تا با در نظر گرفتن این پیش‎بینی‏ها، سیاست‏های آینده را طراحی کنند. در این تحقیق بعد از انتخاب مؤثرترین شاخص‎های اقلیمی با روش تجزیه مؤلفه‎های اصلی (PCA)، تأثیر سیگنال‎های اقلیمی بزرگ مقیاس بر بارش فصلی حوزه آبخیز مهارلو-بختگان به صورت همزمان و با تأخیر توسط روش‎های آماری (ضریب همبستگی متقاطع و پیرسون) مورد بررسی قرار گرفت و با استفاده از مدل رگرسیون گام به گام اقدام به ارائه معادله رگرسیون برای پیش‎بینی بارش شد. نتایج نشان داد که در روش همبستگی متقاطع بین سری زمانی SPI (متغیر وابسته) در زمان (t) و سیگنال‎های اقلیمی (متغیر مستقل) در زمان (t-k) تنها شاخص SOI به صورت همزمان دارای ارتباط معنی‏داری با بارش است، در حالی که بیشتر شاخص‎ها با تأخیر زمانی مختلف با شاخص بارندگی استاندارد معنادار شده‎اند. در بررسی فصل به فصل سیگنال‎ها با شاخص بارندگی استاندارد با استفاده از ضریب همبستگی پیرسون مشخص شد که سیگنال‎های اقلیمی فصل بهار و تابستان ارتباط معنی‎داری با SPI ندارند. طبق ضرایب تبیین (R2) و تأثیر رگرسیونی استاندارد (Beta) در مدل‎های رگرسیونی گام به گام مشخص شد که بررسی همزمان و با تأخیر فصل به فصل سیگنال‎ها (مثلا SPI فصل پاییز با شاخص‎های چهار فصل قبل) در روش همبستگی پیرسون نسبت به همبستگی متقاطع در زمان (t-k)، (که سیگنال‎های تمام فصول با هم نسبت به SPI تمام فصول تأخیر داده می‎شود) ارتباط بیشتری را با شاخص بارندگی استاندارد فصلی نشان می‎دهد.}, keywords_fa = {بارش فصلی,تجزیه مؤلفه‎های اصلی,حوزه آبخیز مهارلو-بختگان,سیگنال‎های بزرگ مقیاس اقلیمی,همبستگی متقاطع}, url = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_61733.html}, eprint = {https://jrwm.ut.ac.ir/article_61733_13aa7dc302492d19f90b4eb3f2474892.pdf} }